Membina sistem pengesyoran masa nyata: memanfaatkan MongoDB dan algoritma pembelajaran mesin

Sistem pengesyoran masa nyata ialah bahagian yang sangat penting dalam aplikasi Internet hari ini, yang boleh menyediakan kandungan pengesyoran yang diperibadikan dalam masa nyata berdasarkan minat dan gelagat pengguna. Berikut akan memperkenalkan cara menggunakan MongoDB sebagai asas untuk penyimpanan dan pengurusan data, dan menggabungkannya dengan algoritma pembelajaran mesin untuk membina sistem pengesyoran masa nyata yang cekap. Ia terutamanya termasuk pemprosesan dan penyimpanan data, kejuruteraan ciri, latihan model pembelajaran mesin dan perkhidmatan pengesyoran masa nyata.

1. Pemprosesan dan penyimpanan data

Kandungan yang ditulis semula: 1. Pengumpulan dan pembersihan data: Kumpul data tingkah laku pengguna dan data yang berkaitan dengan objek yang disyorkan melalui kaedah yang berbeza, seperti rekod klik, rekod pembelian, menyemak imbas Rekod dll. Bersihkan dan nyahduplikasi data untuk memastikan ketepatan dan ketekalan data

2. Simpan data dalam MongoDB: Gunakan MongoDB untuk menyimpan data yang telah dibersihkan. Reka model data yang sesuai mengikut keperluan perniagaan, simpan data dalam bentuk dokumen dalam MongoDB dan wujudkan indeks yang sepadan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan

2. Kejuruteraan ciri

Pemilihan dan pengekstrakan ciri: Perlu bermula dari data asal Pilih ciri yang sesuai dan gunakan teknologi pengekstrakan ciri untuk menukarnya kepada ciri berangka yang boleh digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin. Ciri yang biasa digunakan termasuk atribut pengguna, penunjuk tingkah laku, atribut kandungan, dll.

Pengekodan dan penormalan ciri ialah salah satu langkah prapemprosesan yang biasa digunakan dalam pembelajaran mesin. Dari segi pengekodan ciri, kita perlu menukar ciri bukan angka kepada ciri berangka, seperti menggunakan pengekodan satu panas atau pengekodan label. Untuk ciri berangka, kami perlu menormalkannya untuk memastikan skala antara ciri adalah konsisten, dengan itu meningkatkan prestasi model pembelajaran mesin

3 Latihan model pembelajaran mesin

1 set dibahagikan kepada set latihan dan set ujian untuk latihan dan penilaian model. Pengesahan silang dan teknik lain boleh digunakan untuk bahagian yang lebih halus

2. Pemilihan dan latihan model: Pilih algoritma dan model pembelajaran mesin yang sesuai mengikut keperluan sebenar, seperti penapisan kolaboratif, pengesyoran berasaskan kandungan, pembelajaran mendalam, dsb. . Gunakan set latihan untuk melatih model dan mengoptimumkan prestasi model melalui pelarasan parameter dan teknik lain.

Penilaian dan penambahbaikan model: Gunakan set ujian untuk menilai model terlatih, seperti ketepatan, ingat semula, nilai F1 dan penunjuk lain. Memperbaik dan mengoptimumkan model berdasarkan keputusan penilaian untuk meningkatkan ketepatan pengesyoran dan kepuasan pengguna

4. Perkhidmatan pengesyoran masa nyata

1. Pengekstrakan ciri pengguna: Ekstrak dan mengekod maklumat ciri pengguna, seperti ID Pengguna, lokasi geografi, penunjuk tingkah laku, dsb. Bergantung pada keperluan, anda boleh mempertimbangkan untuk mendapatkan maklumat ciri terkini pengguna dalam masa nyata

2. Pengiraan pengesyoran masa nyata: Gunakan model terlatih dan ciri pengguna untuk melaksanakan pengiraan pengesyoran masa nyata. Ia boleh menjana hasil pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan gelagat masa nyata pengguna dan maklumat kontekstual, digabungkan dengan model pembelajaran mesin.

Storan dan pembentangan hasil yang disyorkan: Simpan hasil pengesyoran masa nyata dalam MongoDB untuk pertanyaan dan paparan seterusnya. Mengikut keperluan perniagaan, hasil pengesyoran dikembalikan kepada pengguna untuk paparan melalui antara muka API atau kaedah lain

Artikel ini memperkenalkan langkah utama menggunakan MongoDB dan algoritma pembelajaran mesin untuk membina sistem pengesyoran masa nyata, termasuk pemprosesan dan penyimpanan data , kejuruteraan ciri, latihan model Pembelajaran mesin dan perkhidmatan pengesyoran masa nyata. Melalui pengurusan dan pemprosesan data yang munasabah, serta algoritma pembelajaran mesin yang berkesan, sistem pengesyoran masa nyata yang cekap dan tepat boleh diwujudkan untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan nilai platform

Atas ialah kandungan terperinci Membina sistem pengesyoran masa nyata: memanfaatkan MongoDB dan algoritma pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!