Cara membangunkan fungsi cadangan masa nyata menggunakan Redis dan Groovy

Cara menggunakan Redis dan Groovy untuk membangunkan fungsi cadangan masa nyata

Pengenalan:
Dengan pembangunan Internet, sistem pengesyoran telah menjadi bahagian penting dalam banyak aplikasi. Sistem pengesyoran boleh membantu pengguna mencari kandungan yang mereka minati dengan cepat dan meningkatkan pengalaman pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Redis dan Groovy untuk membangunkan fungsi pengesyoran masa nyata dan memberikan contoh kod khusus.

Langkah 1: Bina persekitaran Redis
Pertama, kita perlu membina persekitaran Redis untuk menyimpan data tingkah laku pengguna dan hasil pengesyoran. Anda boleh memasang Redis melalui laman web rasmi (https://redis.io/) atau menggunakan Docker. Selepas pemasangan selesai, mulakan pelayan Redis.

Langkah 2: Sediakan data pengesyoran
Inti sistem pengesyoran ialah data gelagat pengguna. Dalam kes ini, kami mengambil cadangan filem sebagai contoh. Mula-mula, kita perlu menyediakan beberapa data gelagat pengguna, termasuk rekod penyemakan imbas sejarah pengguna, rekod koleksi, dsb. Anda boleh menggunakan beberapa set data sumber terbuka, seperti set data MovieLens (https://grouplens.org/datasets/movielens/) untuk mensimulasikan data gelagat pengguna.

Langkah 3: Simpan data gelagat pengguna dalam Redis
Seterusnya, kami menyimpan data gelagat pengguna dalam Redis. Dalam Redis, anda boleh menggunakan struktur data Hash untuk menyimpan data tingkah laku pengguna. Setiap tingkah laku pengguna diwakili oleh struktur Hash Kunci Hash ialah ID pengguna dan nilainya ialah struktur Peta yang merekodkan data tingkah laku pengguna, seperti rekod menyemak imbas, rekod pengumpulan, dsb.

Dalam Groovy, anda boleh menggunakan perpustakaan Jedis untuk menyambung ke Redis, dan menggunakan kod berikut untuk menyimpan data pengguna ke dalam Redis:

import redis.clients.jedis.Jedis

def jedis = new Jedis("localhost", 6379)

def saveUserBehavior(userId, behaviorData) {
    jedis.hset("user:${userId}", behaviorData)
}

def userId = 1
def behaviorData = ["browse": "movie1", "collect": "movie2"]
saveUserBehavior(userId, behaviorData)

Langkah 4: Laksanakan fungsi pengesyoran masa nyata
Dengan data tingkah laku pengguna, kami boleh mula melaksanakannya fungsi pengesyoran masa nyata. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan algoritma penapisan kolaboratif untuk membuat cadangan. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

1. Kira persamaan antara pengguna: Kira persamaan antara pengguna berdasarkan data tingkah laku pengguna. Ini boleh dikira menggunakan persamaan kosinus.
2. Cari pengguna N Teratas yang paling serupa dengan pengguna sasaran: Berdasarkan persamaan pengguna yang dikira, cari pengguna N Teratas yang paling serupa dengan pengguna sasaran.
3. Dapatkan pilihan pengguna Top N: Dapatkan pilihan pengguna Top N berdasarkan data tingkah laku mereka. Pilihan ini mungkin termasuk sejarah penyemakan imbas, sejarah koleksi, dsb.
4. Tapis kandungan yang telah dilayari pengguna sasaran: Tapis kandungan yang telah dilayari pengguna sasaran berdasarkan sejarah penyemakan imbas mereka.
5. Syorkan kandungan M Teratas: Berdasarkan kandungan yang ditapis, cadangkan kandungan M Teratas untuk menyasarkan pengguna.

Dalam Groovy, anda boleh menggunakan kod berikut untuk melaksanakan fungsi pengesyoran masa nyata:

import redis.clients.jedis.Jedis

def jedis = new Jedis("localhost", 6379)

def getSimilarUsers(targetUserId, n) {
    // 根据用户的行为数据计算相似度
    //...
    
    // 找到与目标用户最相似的Top N个用户
    //...
    
    return similarUsers
}

def getRecommendations(targetUserId, m) {
    def similarUsers = getSimilarUsers(targetUserId, 5)
    def recommendations = []

    similarUsers.each { userId ->
        // 根据用户的行为数据获取用户的喜好
        //...
        
        // 过滤掉已经浏览过的内容
        //...
        
        // 将新的内容添加到推荐列表中
        //...
    }

    return recommendations.take(m)
}

def targetUserId = 1
def recommendations = getRecommendations(targetUserId, 10)
println recommendations

Kesimpulan:
Dengan menggunakan Redis dan Groovy, kami boleh melaksanakan fungsi pengesyoran masa nyata dengan mudah. Mula-mula, kami menyimpan data tingkah laku pengguna dalam Redis, dan kemudian menggunakan algoritma penapisan kolaboratif untuk membuat pengesyoran berdasarkan data ini. Redis menyediakan storan data dan fungsi pertanyaan berprestasi tinggi, manakala Groovy menyediakan sintaks yang ringkas dan mudah difahami, menjadikannya lebih mudah untuk membangunkan sistem pengesyoran.

Contoh di atas hanyalah contoh mudah, dan sistem pengesyoran sebenar mungkin lebih kompleks. Jika anda mempunyai keperluan yang lebih tinggi, anda boleh mengoptimumkan lagi algoritma dan kod untuk memenuhi keperluan aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Cara membangunkan fungsi cadangan masa nyata menggunakan Redis dan Groovy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!