Algoritma pengesyoran dan pelaksanaan dilaksanakan dalam Java

Dengan perkembangan Internet, jumlah data pada rangkaian telah meletup, menyukarkan pengguna untuk mencari kandungan yang benar-benar diperlukan dengan cepat dan tepat apabila berhadapan dengan sejumlah besar maklumat. Algoritma pengesyoran muncul mengikut keperluan masa, dan menyediakan pengguna dengan perkhidmatan yang diperibadikan dan kandungan yang disyorkan dengan merekod dan menganalisis data tingkah laku pengguna, dengan itu meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna. Sebagai bahasa pilihan untuk pembangunan perisian berskala besar, Java juga popular dalam pelaksanaan algoritma pengesyoran.

1. Algoritma Pengesyoran

Algoritma pengesyoran ialah kaedah yang menganalisis dan melombong data interaksi, tingkah laku dan minat pengguna untuk mengetahui potensi pilihan pengguna dan menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan kepada pengguna. Tujuan utama algoritma pengesyoran adalah untuk meningkatkan kepuasan pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan kesetiaan pengguna Ia juga boleh membantu tapak web mencapai pemasaran yang diperibadikan dan meningkatkan kadar penukaran jualan.

Terdapat tiga jenis algoritma pengesyoran utama: algoritma pengesyoran berasaskan kandungan (Pengesyoran berasaskan Kandungan), algoritma pengesyoran berasaskan penapisan kolaboratif (Pengesyoran Penapisan Kolaboratif) dan algoritma pengesyoran hibrid (Pengesyoran Hibrid).

Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan membuat pengesyoran berdasarkan vektor ciri item atau pengguna Kelebihannya ialah ia boleh disyorkan secara bebas daripada gelagat pengguna, tetapi kelemahannya ialah ia tidak dapat menemui maklumat tersembunyi dan minat yang tidak diketahui. .

Algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif membuat pengesyoran berdasarkan data tingkah laku kumpulan pengguna Ia boleh menemui lebih banyak minat yang tidak diketahui dan maklumat tersembunyi, tetapi ia terdedah kepada masalah permulaan yang dingin dan apabila data tingkah laku pengguna jarang. Ketepatan akan berkurangan.

Algoritma pengesyoran hibrid menggunakan gabungan berbilang algoritma pengesyoran untuk menggabungkan kelebihan setiap algoritma untuk meningkatkan ketepatan pengesyoran sambil mengurangkan risiko permulaan sejuk dan kesan data yang jarang.

2. Pelaksanaan algoritma pengesyoran

Sebagai bahasa pengaturcaraan dengan prestasi tinggi, kebolehpercayaan dan kebolehselenggaraan, Java ialah pilihan pertama untuk pelaksanaan algoritma pengesyoran. Artikel ini akan memperkenalkan pelaksanaan algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif.

1. Prapemprosesan data

Prapemprosesan data ialah langkah penting dalam algoritma pengesyoran Ia terutamanya membersihkan, menafikan dan menormalkan data asal untuk mengalih keluar maklumat Berlebihan yang tidak diperlukan untuk menjana lebih ringkas. dan data piawai.

2. Pembahagian Data

Algoritma pengesyoran perlu membahagikan data kepada set latihan dan set ujian. Set latihan digunakan untuk mewujudkan model dan mengoptimumkan parameter, dan set ujian digunakan untuk menilai ketepatan dan keteguhan model.

3. Pengiraan persamaan pengguna

Idea teras algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif adalah untuk mencari pengguna lain yang mempunyai minat yang serupa dengan pengguna sasaran, dan kemudian menyasarkan berdasarkan keutamaan pengguna serupa ini Pengguna membuat pengesyoran. Pengiraan persamaan pengguna ialah langkah utama dalam algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif.

Persamaan pengguna boleh dikira menggunakan Cosine Similarity atau Pearson Correlation Coefficient Kedua-dua kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, anda boleh memilih mengikut situasi tertentu.

4. Penjanaan cadangan

Gunakan persamaan pengguna untuk mengira K pengguna jiran terdekat yang paling serupa dengan pengguna sasaran, dan kemudian mengesyorkan yang terbaik daripada kepentingan ini K pengguna jiran terdekat Barangan menarik untuk sasaran pengguna.

5. Ketepatan penilaian

Untuk memastikan ketepatan dan keteguhan algoritma pengesyoran, hasil pengesyoran perlu dinilai terutamanya penunjuk penilaian termasuk ketepatan, ingatan semula. nilai F1 dsb. Kadar ketepatan mewakili bahagian item disyorkan yang disyorkan dengan tepat, dan kadar ingat semula mewakili bahagian item sebenar yang disyorkan. Skor F1 ialah purata wajaran ketepatan dan ingatan semula.

3. Contoh Pelaksanaan

Berikut ialah contoh algoritma pengesyoran item yang dilaksanakan berdasarkan bahasa Java Algoritma ini menggunakan algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif untuk mengira persamaan antara pengguna, dan kemudian mengesyorkan item baharu kepada pengguna.

public class RecommenderSystem {
    private Map<Integer, Map<Integer, Double>> userItemRatingTable;
    private int neighborhoodSize;

    public RecommenderSystem(Map<Integer, Map<Integer, Double>> userItemRatingTable, int neighborhoodSize) {
        this.userItemRatingTable = userItemRatingTable;
        this.neighborhoodSize = neighborhoodSize;
    }

    public Map<Integer, Double> recommendItems(int userId) {
        Map<Integer, Double> ratingTotalMap = new HashMap<>();
        Map<Integer, Double> weightTotalMap = new HashMap<>();

        Map<Double, Integer> similarityMap = new TreeMap<>(Collections.reverseOrder());

        for (Map.Entry<Integer, Map<Integer, Double>> userEntry : userItemRatingTable.entrySet()) {
            int neighborId = userEntry.getKey();
            if (neighborId != userId) {
                double similarity = calculateSimilarity(userItemRatingTable.get(userId), userItemRatingTable.get(neighborId));
                similarityMap.put(similarity, neighborId);
            }
        }

        int count = 0;
        for (Map.Entry<Double, Integer> similarityEntry : similarityMap.entrySet()) {
            int neighborId = similarityEntry.getValue();
            Map<Integer, Double> items = userItemRatingTable.get(neighborId);
            for (Map.Entry<Integer, Double> itemEntry : items.entrySet()) {
                int itemId = itemEntry.getKey();
                double rating = itemEntry.getValue();
                ratingTotalMap.put(itemId, ratingTotalMap.getOrDefault(itemId, 0.0) + similarityEntry.getKey() * rating);
                weightTotalMap.put(itemId, weightTotalMap.getOrDefault(itemId, 0.0) + similarityEntry.getKey());
            }
            count++;
            if (count >= neighborhoodSize) {
                break;
            }
        }

        Map<Integer, Double> recommendedItemScores = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Integer, Double> ratingTotalEntry : ratingTotalMap.entrySet()) {
            int itemId = ratingTotalEntry.getKey();
            double score = ratingTotalEntry.getValue() / weightTotalMap.get(itemId);
            recommendedItemScores.put(itemId, score);
        }
        return recommendedItemScores;
    }

    private double calculateSimilarity(Map<Integer, Double> user1, Map<Integer, Double> user2) {
        Set<Integer> commonItemIds = new HashSet<>(user1.keySet());
        commonItemIds.retainAll(user2.keySet());

        double numerator = 0.0;
        double denominator1 = 0.0;
        double denominator2 = 0.0;

        for (int itemId : commonItemIds) {
            numerator += user1.get(itemId) * user2.get(itemId);
            denominator1 += Math.pow(user1.get(itemId), 2);
            denominator2 += Math.pow(user2.get(itemId), 2);
        }

        double denominator = Math.sqrt(denominator1) * Math.sqrt(denominator2);

        if (denominator == 0) {
            return 0.0;
        } else {
            return numerator / denominator;
        }
    }
}

Contoh ini melaksanakan algoritma pengesyoran item berdasarkan penapisan kolaboratif, yang memerlukan memasukkan Peta dua dimensi bagi data tingkah laku pengguna key ialah ID item dan nilainya ialah rating pengguna untuk item tersebut.

Algoritma pengesyoran terlebih dahulu mengira pengguna jiran K yang mempunyai persamaan minat tertinggi dengan pengguna sasaran dan mengesyorkan item baharu kepada pengguna sasaran berdasarkan penilaian pengguna jiran ini.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan jenis algoritma pengesyoran dan pelaksanaan algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif. Dengan menggunakan bahasa pengaturcaraan Java dan fungsi perpustakaan yang berkaitan, kami boleh dengan cepat dan tepat melaksanakan sistem pengesyoran yang diperibadikan dan strategi pemasaran yang dioptimumkan, membantu syarikat meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna, meningkatkan kadar penukaran jualan dan nilai jenama, yang penting untuk pembangunan korporat dan pengalaman Pengguna. adalah sangat penting.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma pengesyoran dan pelaksanaan dilaksanakan dalam Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!