Java と Redis を使用して分散レコメンデーション システムを構築する: 推奨製品をパーソナライズする方法

Java と Redis を使用した分散型レコメンデーション システムの構築: パーソナライズされた製品のレコメンデーション方法

はじめに:
インターネットの発展に伴い、パーソナライズされたレコメンデーションは電子商取引やソーシャル メディア プラットフォームで不可欠なものになりました。機能の説明。効率的かつ正確にパーソナライズされたレコメンデーション システムを構築することは、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、販売を促進するために非常に重要です。この記事では、Java と Redis を使用して分散パーソナライズされたレコメンデーション システムを構築する方法を紹介し、コード例を示します。

1. レコメンド システムの基本原理
パーソナライズされたレコメンデーション システムは、ユーザーの過去の行動、興味、好み、その他の情報に基づいて、パーソナライズされたレコメンデーション結果をユーザーに提供します。レコメンデーション システムは通常、協調フィルタリング レコメンデーションとコンテンツ レコメンデーションの 2 つのカテゴリに分類されます。

1.1 協調フィルタリングの推奨
協調フィルタリングの推奨は、ユーザーまたはアイテムの類似性に基づいて推奨する方法です。このうち、ユーザー協調フィルタリング推奨はアイテムに対するユーザーの評価に基づいて類似度を計算するのに対し、アイテム協調フィルタリング推奨はユーザーの過去の行動に基づいて類似度を計算します。

1.2 コンテンツの推奨
コンテンツの推奨は、アイテム自体の属性に基づいて推奨する方法です。アイテムのタグやキーワードを分析・マッチングすることで、ユーザーの嗜好に合ったアイテムをレコメンドします。

2. Java と Redis の組み合わせ
Java は人気のあるプログラミング言語として、さまざまなアプリケーションの開発に広く使用されています。 Redis は、レコメンデーション システムでのデータの保存とクエリに適した高性能のインメモリ データベースです。

2.1 Redis のインストールと構成
まず、Redis をローカルまたはサーバーにインストールし、関連する構成を実行する必要があります。インストールと構成の詳細な手順については、Redis 公式 Web サイト (https://redis.io) にアクセスしてください。

2.2 Java と Redis の接続
Java で Redis を使用する場合、Redis のクライアント ライブラリとして Jedis を使用できます。 Maven を介して次の依存関係を追加すると、Jedis を使用できます:

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.5.2</version>
</dependency>

次に、次のコードを使用して Redis サーバーに接続できます:

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

3. パーソナライズされた推奨システムを構築します
パーソナライズされた製品の推奨方法を示すために、ユーザー協調フィルタリングの推奨を例として取り上げ、具体的な実装手順を紹介します。

3.1 データの準備
まず、レコメンド システムに必要なデータを準備する必要があります。一般的に、データはユーザーデータとアイテムデータに分けられます。ユーザーデータにはユーザーID、履歴行動などの情報が含まれ、アイテムデータにはアイテムID、アイテム属性などの情報が含まれます。

ユーザー データとアイテム データを Redis に保存するには、次のコード例を使用できます。

// 存储用户数据
jedis.hset("user:1", "name", "张三");
jedis.hset("user:1", "age", "30");
// 存储物品数据
jedis.hset("item:1", "name", "商品1");
jedis.hset("item:1", "price", "100");

3.2 ユーザーの類似性の計算
ユーザーの過去の行動に応じて、類似性を計算できます。ユーザー間の類似性。類似度は、Jaccard 類似度やコサイン類似度などのアルゴリズムを使用して計算できます。

以下は、コサイン類似度を使用してユーザーの類似度を計算するコード例です。

// 计算用户相似度
public double getUserSimilarity(String user1Id, String user2Id) {
    Map<String, Double> user1Vector = getUserVector(user1Id);
    Map<String, Double> user2Vector = getUserVector(user2Id);
    
    // 计算向量点积
    double dotProduct = 0;
    for (String itemId : user1Vector.keySet()) {
        if (user2Vector.containsKey(itemId)) {
            dotProduct += user1Vector.get(itemId) * user2Vector.get(itemId);
        }
    }
    
    // 计算向量长度
    double user1Length = Math.sqrt(user1Vector.values().stream()
                                      .mapToDouble(v -> v * v)
                                      .sum());
    double user2Length = Math.sqrt(user2Vector.values().stream()
                                      .mapToDouble(v -> v * v)
                                      .sum());
    
    // 计算相似度
    return dotProduct / (user1Length * user2Length);
}

// 获取用户向量
public Map<String, Double> getUserVector(String userId) {
    Map<String, Double> userVector = new HashMap<>();
    
    // 查询用户历史行为，构建用户向量
    Set<String> itemIds = jedis.smembers("user:" + userId + ":items");
    for (String itemId : itemIds) {
        String rating = jedis.hget("user:" + userId + ":ratings", itemId);
        userVector.put(itemId, Double.parseDouble(rating));
    }
    
    return userVector;
}

3.3 パーソナライズされた推奨
ユーザーの過去の行動と類似性に基づいて、類似したユーザーをユーザーに推奨できます。ユーザーの興味のある項目。以下はパーソナライズされたレコメンデーションのコード例です:

// 个性化推荐
public List<String> recommendItems(String userId) {
    Map<String, Double> userVector = getUserVector(userId);
    List<String> recommendedItems = new ArrayList<>();
    
    // 根据用户相似度进行推荐
    for (String similarUser : jedis.zrangeByScore("user:" + userId + ":similarity", 0, 1)) {
        Set<String> itemIds = jedis.smembers("user:" + similarUser + ":items");
        for (String itemId : itemIds) {
            if (!userVector.containsKey(itemId)) {
                recommendedItems.add(itemId);
            }
        }
    }
    
    return recommendedItems;
}

IV. 概要
この記事では、Java と Redis を使用して分散パーソナライズされたレコメンデーション システムを構築する方法を紹介します。ユーザー協調フィルタリング推奨の実装手順を示し、関連するコード例を提供することで、読者がパーソナライズされた推奨システムを理解して実践するための参考資料を提供できます。

もちろん、パーソナライズされたレコメンデーションには、行列分解や深層学習など、より多くのアルゴリズムやテクノロジーが関係します。読者は、実際のニーズやビジネス シナリオに基づいて、適切な最適化と拡張を行うことができます。

以上がJava と Redis を使用して分散レコメンデーション システムを構築する: 推奨製品をパーソナライズする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。