Aufbau eines Echtzeit-Empfehlungssystems mit Python und Redis: So stellen Sie personalisierte Empfehlungen bereit

Aufbau eines Echtzeit-Empfehlungssystems mit Python und Redis: So stellen Sie personalisierte Empfehlungen bereit

Einführung:
Im Zeitalter der modernen Informationsexplosion sind Benutzer oft mit einer großen Anzahl von Optionen und Informationen konfrontiert, sodass personalisierte Empfehlungssysteme immer beliebter werden immer wichtiger. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python und Redis ein personalisiertes Echtzeit-Empfehlungssystem erstellen und wie Sie die leistungsstarken Funktionen von Redis nutzen, um personalisierte Empfehlungen bereitzustellen.

1. Was ist ein personalisiertes Empfehlungssystem? Ein personalisiertes Empfehlungssystem basiert auf den Interessen und dem Verhalten des Benutzers, kombiniert mit Algorithmen und maschineller Lerntechnologie, um Inhalte oder Produkte zu empfehlen, die den Interessen und Bedürfnissen des Benutzers entsprechen. Der Kern des personalisierten Empfehlungssystems besteht darin, das Verhalten und die Interessen des Benutzers zu analysieren und zu verstehen, um die Vorlieben und Bedürfnisse des Benutzers genau vorherzusagen und entsprechende empfohlene Inhalte bereitzustellen.

2. Einführung in Redis

Redis ist eine Open-Source-In-Memory-Datenbank mit effizienter Lese- und Schreibgeschwindigkeit und umfassender Datenstrukturunterstützung. Es kann in verschiedenen Szenarien wie Caching, Nachrichtenwarteschlangen und Echtzeitzählern verwendet werden. Im personalisierten Empfehlungssystem kann Redis als Speicher- und Analysetool für Benutzerverhalten und -interessen verwendet werden und bietet Echtzeit-Datenunterstützung für das Empfehlungssystem.

3. Grundlegender Umgebungsaufbau

Bevor wir das Echtzeit-Empfehlungssystem erstellen, müssen wir die Python- und Redis-Umgebungen installieren und konfigurieren.

1. Installieren Sie Python und die entsprechenden abhängigen Bibliotheken.

   Geben Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile ein, um Python und die abhängigen Bibliotheken zu installieren:
   

   $ sudo apt-get update
   $ sudo apt-get install python3 python3-pip
   $ pip3 install redis

2. Installieren Sie Redis.

   Geben Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile ein, um Redis zu installieren:
   

   $ sudo apt-get install redis-server

IV. Entwurf eines Echtzeit-Empfehlungssystems

In diesem Artikel wird am Beispiel des „Filmempfehlungssystems“ gezeigt, wie mit Python und Redis ein personalisiertes Echtzeit-Empfehlungssystem erstellt wird.

Datenvorverarbeitung
1. Zunächst müssen wir einige Filmdaten vorbereiten, darunter den Namen, die Kategorie, die Bewertung und andere Informationen des Films. Speichern Sie diese Daten in Redis, um spätere Datenabfragen und Empfehlungen zu erleichtern.
   

import redis

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

# 存储电影数据
movies = [
    {"id": 1, "title": "电影1", "category": "喜剧", "rating": 4.5},
    {"id": 2, "title": "电影2", "category": "动作", "rating": 3.8},
    {"id": 3, "title": "电影3", "category": "爱情", "rating": 4.2},
    # 添加更多电影数据...
]

for movie in movies:
    r.hmset("movie:%s" % movie["id"], movie)

Analyse des Benutzerverhaltens
2. Als nächstes müssen wir die Bewertungen der Benutzer oder Aufzeichnungen über die Anzeige von Filmen sammeln und sie in Redis für spätere personalisierte Empfehlungen speichern.
   

# 添加用户行为数据
user1 = {"id": 1, "ratings": {"1": 5, "2": 4, "3": 3}}
user2 = {"id": 2, "ratings": {"1": 4, "2": 3, "3": 2}}
user3 = {"id": 3, "ratings": {"2": 5, "3": 4}}
# 添加更多用户数据...

for user in [user1, user2, user3]:
    for movie_id, rating in user['ratings'].items():
        r.zadd("user:%s:ratings" % user["id"], {movie_id: rating})

Personalisierte Empfehlung
3. Schließlich verwenden wir einen personalisierten Empfehlungsalgorithmus, der auf einem kollaborativen Filteralgorithmus basiert, um Benutzern Empfehlungen zu geben.
   

# 获取用户的观看记录
def get_user_ratings(user_id):
    return r.zrange("user:%s:ratings" % user_id, 0, -1, withscores=True)

# 获取电影的评分
def get_movie_rating(movie_id):
    movie = r.hgetall("movie:%s" % movie_id)
    return float(movie[b"rating"])

# 个性化推荐算法
def personalized_recommendation(user_id, top_n=3):
    user_ratings = get_user_ratings(user_id)
    recommendations = []

    for movie_id, rating in user_ratings:
        related_movies = r.smembers("movie:%s:related_movies" % movie_id)
        for movie in related_movies:
            if r.zrank("user:%s:ratings" % user_id, movie) is None:
                recommendations.append((movie, get_movie_rating(movie)))

    return sorted(recommendations, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n]

# 输出个性化推荐结果
user_id = 1
recommendations = personalized_recommendation(user_id)
for movie_id, rating in recommendations:
    movie = r.hgetall("movie:%s" % movie_id)
    print("电影：%s, 推荐评分：%s" % (movie[b"title"], rating))

5. Zusammenfassung

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python und Redis ein personalisiertes Echtzeit-Empfehlungssystem erstellen. Durch die leistungsstarken Funktionen von Redis können wir Benutzerverhalten und -interessen einfach speichern und analysieren und Benutzern personalisierte Empfehlungsinhalte bereitstellen. Dies ist natürlich nur die Grundlage eines personalisierten Empfehlungssystems. Je nach tatsächlichem Bedarf können komplexere Algorithmen und Technologien angewendet werden, um den Empfehlungseffekt zu verbessern. Bei praktischen Anwendungen müssen auch Aspekte wie Datensicherheit und Leistung berücksichtigt werden. Dieser Artikel enthält jedoch ein einfaches Beispiel, von dem ich hoffe, dass es den Lesern hilfreich ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAufbau eines Echtzeit-Empfehlungssystems mit Python und Redis: So stellen Sie personalisierte Empfehlungen bereit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!