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Java エンジニアが習得すべき: Baidu AI インターフェイスを使用してインテリジェントなマーケティング推奨システムを実装する方法

WBOY

リリース： 2023-08-12 22:51:33

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Java エンジニアが習得すべき: Baidu AI インターフェイスを使用してインテリジェントなマーケティング推奨システムを実装する方法

はじめに:
人工知能テクノロジーの急速な発展により、インテリジェントなマーケティングの推奨このシステムは、あらゆる企業にとって重要な選択肢となっています。 Baidu AI は、強力な人工知能インターフェイスを提供し、開発者にソリューションを提供します。この記事では、Baidu AI インターフェイスを Java プログラミング言語と組み合わせて使用し、インテリジェントな推奨に基づくマーケティングシステムを実装する方法を紹介し、コード例を示します。

1. Baidu AI インターフェイスの紹介
Baidu AI プラットフォームは、顔認識、音声合成、自然言語処理などを含むさまざまなインターフェイスを提供します。その中で、Baidu インテリジェントレコメンデーションインターフェイスは、当社のインテリジェントマーケティングレコメンデーションシステムの中核です。

1.1 Baidu Intelligent Recommendation Interface の機能
Baidu Intelligent Recommendation Interface は、ユーザーの行動データに基づいてユーザーの興味を自動的に学習し、パーソナライズされたコンテンツをユーザーに推奨します。ユーザーの閲覧履歴や購買履歴、検索キーワードなどのデータをもとに、ユーザーが興味のある商品やニュース、動画などのおすすめ情報を提供することで、ユーザーの定着率を高め、販売促進を図ることができます。

1.2 インターフェイスの呼び出し方法
HTTP 経由で Baidu インテリジェントレコメンデーションインターフェイスを呼び出し、インターフェイスドキュメントで提供されるパラメーターに従ってユーザーの行動データをインターフェイスに送信できます。インターフェイスは次の応答を返します。対応する推奨結果です。

2. インテリジェントマーケティングレコメンデーションシステムの実装手順

2.1 依存ライブラリの導入
まず、Baidu AI SDK の依存ライブラリを Java プロジェクトに導入します。たとえば、次の依存関係を Maven プロジェクトの pom.xml ファイルに追加します。

<dependency>
    <groupId>com.baidu.aip</groupId>
    <artifactId>aip-java-sdk</artifactId>
    <version>4.14.0</version>
</dependency>

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次に、Maven の mvn install コマンドを実行して、依存ライブラリをダウンロードします。

2.2 インターフェイスの API キーと秘密キーを取得する
Baidu AI インターフェイスを使用する前に、Baidu AI オープンプラットフォームにアプリケーションを登録し、対応する API キーと秘密キーを取得する必要があります。これら 2 つのキーは、インターフェイスを呼び出すときの認証に使用されます。

2.3 Baidu Intelligent Recommendation Interface にリクエストを送信する
閲覧履歴、購入記録などを含むユーザーの行動データを取得したとします。このデータを Java コードを通じて Baidu インテリジェント推奨インターフェイスに送信し、推奨結果を取得できます。

まず、以下に示すように、HttpRequest クラスのインスタンスを作成し、リクエストされた URL、リクエストメソッド、リクエストヘッダーを設定し、リクエストパラメーターを追加します。以下に示すように、AipClient クラスで ID 認証に API キーと秘密キーを使用し、応答データを取得するリクエストを送信します。

import com.baidu.aip.http.AipRequest;

AipRequest request = new AipRequest();
request.setUrl("https://aip.baidubce.com/rest/2.0/solution/v1/product/multimode/user/action");
request.setMethod(HttpMethod.POST);
request.addHeader("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
request.setBody(jsonData);

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2.4 応答結果の処理

インターフェイスの応答結果は次のとおりです。 JSON 文字列の場合、Java JSON ライブラリを使用して文字列を解析し、必要な推奨情報を抽出できます。

たとえば、応答結果の「recommendations」フィールドが推奨製品情報を含む配列であると仮定します。以下に示すように、org.json ライブラリを解析に使用できます。

import com.baidu.aip.http.AipClient;
import com.baidu.aip.http.HttpResponse;

AipClient client = new AipClient(apiKey, secretKey);
HttpResponse response = client.sendRequest(request);
String responseStr = response.getBodyStr();

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3. 概要

この記事では、Baidu AI インターフェイスを Java プログラミング言語と組み合わせて使用し、マーケティングシステムベースを実装する方法を紹介します。インテリジェントな推奨事項について。 Baidu のインテリジェントなレコメンデーションインターフェイスを呼び出すことで、行動データに基づいてパーソナライズされたコンテンツをユーザーに推奨できるため、ユーザーの定着率と売上が向上します。実装プロセスでは、Baidu AI SDK の依存関係ライブラリを導入し、API キーと秘密キーを取得し、Java コードを通じてインターフェイスにリクエストを送信し、応答結果を解析しました。

上記の紹介を通じて、Java エンジニアは Baidu AI インターフェイスを使用してインテリジェントなマーケティング推奨システムを実装し、企業のビジネス開発を強力にサポートする方法を習得できると思います。

参考リンク:

Baidu AI オープンプラットフォーム: https://ai.baidu.com/

Baidu インテリジェントレコメンデーションインターフェイスドキュメント: https://ai.baidu.com/docs#/Recommendation -API/トップ

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