Golang melaksanakan pengesyoran kandungan

Dengan pembangunan berterusan teknologi Internet dan peningkatan berterusan keperluan pengguna, semakin banyak tapak web dan APP telah mula menyediakan perkhidmatan pengesyoran diperibadikan untuk memenuhi keperluan pengguna yang semakin meningkat. Dalam konteks ini, teknologi pengesyoran kandungan telah menjadi salah satu bidang penyelidikan yang paling menjanjikan pada abad ke-20, menarik perhatian besar daripada pengamal dalam banyak bidang.

Antaranya, algoritma pengesyoran dan sistem pengesyoran ialah dua hala tuju penyelidikan penting dalam bidang pengesyoran kandungan. Algoritma pengesyoran terutamanya menyelesaikan masalah cara menggunakan data gelagat sejarah pengguna dan maklumat item untuk membuat pengesyoran yang diperibadikan kepada pengguna manakala sistem pengesyoran ialah sistem perkhidmatan pengesyoran lengkap yang terdiri daripada algoritma pengesyoran, enjin pengesyoran dan persekitaran aplikasi yang disyorkan.

Artikel ini terutamanya memperkenalkan aplikasi bahasa golang dalam bidang cadangan kandungan. Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain seperti Java dan Python, golang mempunyai kelebihan konkurensi yang kuat, kecekapan pelaksanaan yang tinggi, dan jejak memori yang kecil, menjadikannya sangat sesuai untuk memproses dan menganalisis data besar-besaran. Seterusnya, kita akan membincangkan pelaksanaan khusus pengesyoran kandungan daripada dua aspek algoritma pengesyoran dan sistem pengesyoran yang dilaksanakan oleh golang.

1. Pelaksanaan algoritma pengesyoran

1. Algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif

Algoritma penapisan kolaboratif kini merupakan salah satu algoritma pengesyoran yang paling popular tingkah laku, seperti klik, pembelian, penilaian, dsb., digunakan untuk menemui persamaan antara pengguna, dan kemudian mengesyorkan item yang disukai oleh sekumpulan pengguna yang serupa dengan pengguna sasaran kepada pengguna sasaran. Algoritma penapisan kolaboratif dibahagikan kepada dua jenis: penapisan kolaboratif berasaskan pengguna (berasaskan pengguna) dan penapisan kolaboratif berasaskan item.

Proses algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna ditunjukkan dalam rajah di bawah:

Proses algoritma penapisan kolaboratif berasaskan item ditunjukkan dalam rajah di bawah:

Menggunakan golang untuk melaksanakan sistem pengesyoran berdasarkan algoritma penapisan kolaboratif biasanya memerlukan penggunaan struktur data selamat benang golang (untuk butiran, sila rujuk pakej penyegerakan) untuk memastikan bahawa berbilang coroutine menjamin akses kepada data yang dikongsi.

Dari segi pemprosesan data, sistem pengesyoran perlu memproses data gelagat sejarah yang biasa digunakan termasuk:

• Pembersihan data: alih keluar data yang hilang, tidak normal, berlebihan dan lain-lain yang tidak berguna.
• Prapemprosesan data: seperti menskor semula penilaian pengguna terhadap item, menukar jenis data yang diperlukan oleh model pengesyoran, mengira berat, dsb.
• Pembahagian data: membahagikan set data sejarah kepada set latihan dan set ujian, menggunakan Selain latihan model dan penilaian

, sistem pengesyoran perlu mempertimbangkan isu seperti pemilihan algoritma, pengoptimuman model dan prestasi masa nyata. Dalam proses pelaksanaan golang, kami boleh menggunakan penyelesaian serentak yang cekap untuk menggunakan sepenuhnya prestasi pemproses berbilang teras untuk mempercepatkan operasi algoritma.

2. Algoritma pengesyoran berdasarkan pembelajaran mendalam

Algoritma pembelajaran mendalam ialah jenis algoritma pembelajaran mesin yang sangat popular sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Ia boleh mempelajari ciri secara automatik melalui rangkaian saraf dan merealisasikan data berbilang dimensi perwakilan dan klasifikasi. Dalam bidang pengesyoran kandungan, algoritma pembelajaran mendalam boleh memasukkan data tingkah laku sejarah pengguna dan maklumat item ke dalam rangkaian saraf, dan meramalkan minat pengguna dalam item yang berbeza melalui latihan model, dengan itu mencapai pengesyoran.

Golang mempunyai banyak perpustakaan pembelajaran mendalam, seperti TensorFlow, CNTK, MXNet, dll. Perpustakaan ini menyediakan pelbagai rangkaian saraf dan alatan pembelajaran mendalam yang boleh melaksanakan pelbagai model pembelajaran mendalam. Apabila melaksanakan algoritma pembelajaran mendalam, kita perlu memberi perhatian kepada isu berikut:

• Tentukan seni bina dan hiperparameter rangkaian saraf
• Pilih fungsi kehilangan dan algoritma pengoptimuman yang sesuai
• Memproses set data, termasuk pembersihan, pembahagian, pengembangan, dll.

Selain itu, golang juga menyediakan perpustakaan algoritma pembelajaran dalam sumber terbuka GoLearn, yang menyediakan set algoritma pembelajaran mesin yang kaya, termasuk pembelajaran mendalam, Pepohon keputusan, mesin vektor sokongan, dll. memudahkan pembangunan oleh pengaturcara golang.

2. Pelaksanaan sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran ialah sistem perkhidmatan pengesyoran lengkap yang terdiri daripada algoritma pengesyoran, enjin pengesyoran dan persekitaran pengesyoran. Apabila melaksanakan sistem pengesyoran, anda perlu mempertimbangkan isu seperti cara menyusun sumber data, melaksanakan algoritma dan menyediakan antara muka API.

Pelaksanaan sistem pengesyoran biasanya dibahagikan kepada langkah berikut:

1 Prapemprosesan dan penyimpanan data

Sistem pengesyoran perlu memproses dan menyimpan data sejarah mengikut urutan. untuk melaksanakan analisis Data dan penyediaan perkhidmatan pengesyoran. Dalam golang, kami biasanya menggunakan pangkalan data seperti MySQL dan MongoDB untuk menyimpan data yang diproses.

2. Reka bentuk dan pelaksanaan algoritma

Inti sistem pengesyoran ialah reka bentuk dan pelaksanaan algoritma. Dalam golang, kita boleh menggunakan ciri konkurensi golang untuk melaksanakan panggilan algoritma dan pengiraan antara berbilang coroutine. Pada masa yang sama, perpustakaan standard Golang juga menyediakan banyak struktur data praktikal dan perpustakaan algoritma (seperti perpustakaan jadual langkau, perpustakaan pokok merah-hitam, dll.) untuk memudahkan pengaturcara melaksanakan algoritma.

3. Pembangunan dan ujian antara muka API

Sistem pengesyoran perlu merangkum algoritma pengesyoran ke dalam antara muka API untuk membuat panggilan, supaya APP, tapak web, dsb. Dalam golang, kami boleh menggunakan gin rangka kerja web untuk membangunkan antara muka API dan menggunakan rangka kerja ujian Golang untuk menguji dan nyahpepijat antara muka API.

Ringkasan

Bidang pengesyoran kandungan ialah bidang penyelidikan yang sangat menjanjikan, dan ramai penyelidik serta jurutera sentiasa meneroka dan mempraktikkannya. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap, golang juga memainkan peranan yang semakin penting dalam bidang ini. Dengan menggunakan kawalan serentak golang yang berkuasa dan keupayaan pemprosesan data yang cekap, kami boleh melaksanakan sistem pengesyoran berprestasi tinggi dan algoritma pengesyoran untuk menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Golang melaksanakan pengesyoran kandungan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!