Comment implémenter un système de recommandation en temps réel à l'aide de Redis et Python

Comment utiliser Redis et Python pour mettre en œuvre un système de recommandation en temps réel

Le système de recommandation est devenu un élément indispensable de la plate-forme Internet moderne. Il peut fournir un contenu de recommandation personnalisé en fonction des préférences et du comportement de l'utilisateur. Le système de recommandation en temps réel accorde davantage d'attention au temps réel et à l'immédiateté des résultats de recommandation, et peut mettre à jour de manière dynamique les résultats de recommandation pendant que l'utilisateur fonctionne. Cet article expliquera comment utiliser Redis et Python pour implémenter un système de recommandation simple en temps réel, avec des exemples de code.

1. Préparation
Tout d'abord, assurez-vous que le serveur Redis a été installé et démarré. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour vérifier si Redis fonctionne normalement :

$ redis-cli ping

Si le serveur fonctionne normalement, "pong" sera renvoyé.

Ensuite, nous devons installer le package Python Redis - redis-py. Vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer :

$ pip install redis

2. Préparation des données
Pour simplifier l'exemple, nous utilisons une table de hachage Redis avec l'ID utilisateur comme clé et la liste de contenu recommandé comme valeur pour stocker les données recommandées. Supposons que nous ayons les utilisateurs et le contenu recommandé suivants :

用户1: 推荐内容1, 推荐内容2, 推荐内容3
用户2: 推荐内容2, 推荐内容3, 推荐内容4
用户3: 推荐内容3, 推荐内容4, 推荐内容5

Pour stocker ces données dans Redis, vous pouvez utiliser le code Python suivant :

import redis

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

# 设置用户推荐内容
r.hset('user:1', 'recommendations', '推荐内容1, 推荐内容2, 推荐内容3')
r.hset('user:2', 'recommendations', '推荐内容2, 推荐内容3, 推荐内容4')
r.hset('user:3', 'recommendations', '推荐内容3, 推荐内容4, 推荐内容5')

3. Implémentation du système de recommandation en temps réel
L'idée centrale du système de recommandation en temps réel Le système de recommandation consiste à effectuer des opérations pertinentes lorsque l'utilisateur met à jour dynamiquement les résultats de la recommandation. Dans cet exemple, nous allons simuler l'utilisateur cliquant sur le contenu recommandé, mettre à jour la liste de recommandations et l'afficher à l'utilisateur. Voici un exemple de code d'implémentation :

import redis

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

# 模拟用户点击推荐内容
def user_click(user_id):
    # 根据用户ID获取推荐内容列表
    recommendations = r.hget('user:'+str(user_id), 'recommendations').split(", ")
    
    # 随机选择一项推荐内容进行点击
    clicked_content = random.choice(recommendations)
    
    # 更新推荐内容列表
    recommendations.remove(clicked_content)
    
    # 获取新的推荐内容
    new_recommendation = random.choice(['推荐内容6', '推荐内容7', '推荐内容8'])
    
    # 添加新的推荐内容到列表中
    recommendations.append(new_recommendation)
    
    # 更新Redis中的推荐内容
    r.hset('user:'+str(user_id), 'recommendations', ', '.join(recommendations))
    
    return clicked_content, new_recommendation

# 模拟用户点击操作
user_id = 1
clicked_content, new_recommendation = user_click(user_id)
print("用户{} 点击了推荐内容{}，新的推荐内容为{}".format(user_id, clicked_content, new_recommendation))

Dans le code ci-dessus, nous avons simulé le fonctionnement de l'utilisateur cliquant sur le contenu recommandé. Tout d’abord, nous obtenons la liste de contenu recommandée actuelle en fonction de l’ID utilisateur. Ensuite, cliquez au hasard sur l’une des recommandations et supprimez-la de la liste. Ensuite, nous sélectionnons au hasard une nouvelle recommandation et l’ajoutons à la liste. Enfin, nous stockons la liste mise à jour du contenu recommandé dans Redis.

Vous pouvez envelopper cette partie du code dans une fonction selon vos besoins et l'appeler lorsque l'utilisateur effectue une opération. De cette manière, la fonction d'un système de recommandation en temps réel peut être réalisée.

Résumé
Cet article explique comment utiliser Redis et Python pour implémenter un système de recommandation simple en temps réel. En stockant les données de recommandation dans Redis et en les combinant avec du code Python pour simuler les opérations des utilisateurs, le contenu recommandé peut être mis à jour de manière dynamique et l'effet des recommandations en temps réel peut être obtenu. Ceci n'est qu'un exemple simple. Le système de recommandation actuel nécessite des algorithmes et une logique de traitement plus complexes, mais le cadre et les idées de base sont similaires. En étudiant le contenu de cet article, les lecteurs peuvent explorer davantage et créer un système de recommandation en temps réel plus efficace et plus intelligent.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!