Cara menulis enjin cadangan masa nyata untuk perkhidmatan berskala menggunakan Java

Dengan perkembangan Internet, enjin pengesyoran masa nyata menjadi aplikasi teknikal yang semakin dihargai oleh syarikat. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam aplikasi peringkat perusahaan, Java juga digunakan oleh banyak syarikat untuk membangunkan enjin cadangan masa nyata. Artikel ini akan memperkenalkan cara menulis enjin pengesyoran masa nyata untuk perkhidmatan berskala menggunakan Java.

1. Asas seni bina enjin pengesyoran masa nyata

Enjin pengesyoran masa nyata secara amnya terdiri daripada tiga bahagian berikut: sistem pengurusan data, perkhidmatan pengesyoran masa nyata dan sistem paparan hasil pengesyoran.

• Sistem pengurusan data: digunakan untuk mengumpul dan mengekalkan maklumat dan tingkah laku pengguna, dan menyediakan data seperti potret pengguna, potret item dan perhubungan item pengguna untuk perkhidmatan pengesyoran masa nyata. Sistem storan data yang biasa digunakan termasuk pangkalan data hubungan, pangkalan data NoSQL, pangkalan data dalam memori, dsb.
• Perkhidmatan pengesyoran masa nyata: Syorkan item yang mungkin diminati pengguna melalui pengiraan masa nyata dan latihan model serta kembalikan hasil pengesyoran masa nyata berdasarkan permintaan pengguna. Enjin pengkomputeran masa nyata yang biasa digunakan termasuk Spark, Storm, dsb.
• Sistem paparan hasil pengesyoran: digunakan untuk memaparkan hasil pengesyoran masa nyata kepada pengguna, menyediakan pelbagai kaedah paparan hasil pengesyoran, seperti senarai, imej, video, dsb.

2. Reka bentuk kebolehskalaan enjin cadangan masa nyata

Apabila bilangan pengguna dan item meningkat, enjin cadangan masa nyata perlu berskala untuk memastikan kebolehpercayaan dan prestasi perkhidmatan. Berikut ialah beberapa idea reka bentuk untuk kebolehskalaan:

• Pengkomputeran teragih: Gunakan enjin pengkomputeran teragih untuk mengendalikan pengkomputeran selari data berskala besar untuk meningkatkan kuasa pemprosesan dan prestasi perkhidmatan pengesyoran masa nyata. Enjin pengkomputeran teragih yang biasa digunakan termasuk Apache Spark, Apache Flink, dsb.
• Pemprosesan tak segerak: Dengan menyegerakkan pengiraan dan permintaan rangkaian, konkurensi tinggi dan kebolehskalaan perkhidmatan dipastikan. Contohnya, gunakan teknologi seperti kumpulan benang untuk mengelakkan penyekatan sistem yang disebabkan oleh pengumpulan permintaan menggunakan teknologi baris gilir mesej (Baris Gilir Mesej) untuk berkomunikasi secara tidak segerak antara perkhidmatan.
• Peluasan mendatar: Apabila beban sistem meningkat, tambahkan nod pengkomputeran atau nod perkhidmatan teragih untuk meningkatkan keupayaan pemprosesan perkhidmatan dan kebolehpercayaan sistem.
• Pengoptimuman cache: Gunakan teknologi caching untuk mengurangkan kekerapan akses pangkalan data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan data. Contohnya, gunakan pangkalan data dalam ingatan seperti Redis untuk cache data pengiraan dan status model untuk mengurangkan pengiraan berulang dan permintaan rangkaian.

3. Algoritma dan model pengesyoran

Dalam enjin pengesyoran masa nyata, prestasi algoritma dan model pengesyoran secara langsung mempengaruhi kesan pengesyoran dan kepuasan pengguna, jadi adalah perlu untuk memilih algoritma dan model yang sesuai berdasarkan keperluan sebenar.

Klasifikasi biasa algoritma pengesyoran termasuk:

• Algoritma berdasarkan penapisan kolaboratif (Penapisan Kolaboratif), yang mengesyorkan item berdasarkan gelagat sejarah pengguna dan kejadian bersama item. Algoritma sedemikian termasuk algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna, algoritma penapisan kolaboratif berasaskan item, dsb.
• Algoritma Penapisan berasaskan kandungan mengesyorkan item berdasarkan atribut dan ciri pengguna dan item. Algoritma sedemikian termasuk algoritma berdasarkan persamaan teks, algoritma berdasarkan ciri imej dan video, dsb.
• Algoritma Sistem Pengesyor Hibrid menggabungkan penapisan kolaboratif dan algoritma penapisan kandungan untuk mengesyorkan hasil secara menyeluruh.

Model yang disyorkan juga perlu dipilih berdasarkan keperluan sebenar:

• Model benam: melatih model berparameter berdasarkan teknologi pembelajaran mesin seperti rangkaian saraf, seperti Word2vec, DeepFM, dsb.
• Pembelajaran Pokok Keputusan dan Ensembel: Kaedah berdasarkan struktur pokok, seperti GBDT, Hutan Rawak, dll.
• Pembelajaran Mendalam: seperti CNN, RNN, LSTM, dll.

4. Amalan pengaturcaraan

Dalam pengaturcaraan sebenar, menggunakan Java untuk menulis enjin cadangan masa nyata untuk perkhidmatan berskala memerlukan penggunaan beberapa rangka kerja dan teknologi biasa, seperti:

• Rangka kerja Spring untuk: Gunakan rangka kerja Spring untuk: membina aplikasi Web dan sistem teragih dengan cepat untuk membangun dan mengurus logik perniagaan yang kompleks dalam capaian data, caching, multi-threading dan banyak lagi.
• Rangka kerja Mybatis atau Hibernate ORM: digunakan untuk memudahkan proses capaian data dan pemetaan ORM, yang boleh meningkatkan kecekapan dan kebolehpercayaan pemprosesan data.
• Redis: Pangkalan data dalam memori yang boleh menyimpan data pengiraan dan status model dengan berkesan dengan menggunakan Redis, meningkatkan kecekapan dan prestasi pengkomputeran.
• Apache Spark: Enjin pengkomputeran teragih yang menyokong pemprosesan data berskala besar dan pengkomputeran masa nyata, dan sangat popular dalam pembangunan enjin pengesyoran masa nyata.

Ringkasnya, menggunakan Java untuk menulis enjin cadangan masa nyata untuk perkhidmatan berskala memerlukan penerokaan dan eksperimen berterusan, memilih algoritma dan model yang sesuai berdasarkan senario dan keperluan tertentu, mengoptimumkan seni bina sistem dan kod pelaksanaan, dan akhirnya menyediakan yang cekap, perkhidmatan pengesyoran masa nyata yang boleh dipercayai dan pintar.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menulis enjin cadangan masa nyata untuk perkhidmatan berskala menggunakan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!