Python과 Redis를 사용하여 실시간 추천 시스템 구축: 개인화된 추천을 제공하는 방법

Python과 Redis를 활용한 실시간 추천 시스템 구축: 개인화된 추천을 제공하는 방법

소개:
현대 정보 폭발 시대에 사용자는 종종 수많은 옵션과 정보에 직면하게 되므로 개인화된 추천 시스템이 점점 더 중요해지고 있습니다. 점점 더 중요해졌습니다. 이 기사에서는 Python과 Redis를 사용하여 실시간 개인화된 추천 시스템을 구축하는 방법을 소개하고 Redis의 강력한 기능을 사용하여 개인화된 추천을 제공하는 방법을 보여줍니다.

1. 개인화 추천 시스템이란? 사용자의 관심과 행동을 기반으로 알고리즘과 머신러닝 기술이 결합되어 사용자의 관심과 요구에 맞는 콘텐츠나 상품을 추천하는 시스템입니다. 개인화 추천 시스템의 핵심은 사용자의 행동과 관심분야를 분석하고 이해하여 사용자의 선호도와 요구 사항을 정확하게 예측하고 그에 맞는 추천 콘텐츠를 제공하는 것입니다.

2. Redis 소개

Redis는 효율적인 읽기 및 쓰기 속도와 풍부한 데이터 구조 지원을 갖춘 오픈 소스 인 메모리 데이터베이스입니다. 캐싱, 메시지 큐, 실시간 카운터 등 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 개인화 추천 시스템에서 Redis는 사용자 행동 및 관심 사항에 대한 저장 및 분석 도구로 사용될 수 있으며 추천 시스템에 대한 실시간 데이터 지원을 제공합니다.

3. 기본 환경 구축

실시간 추천 시스템을 구축하기 전에 먼저 Python과 Redis 환경을 설치하고 구성해야 합니다.

1. Python 및 해당 종속 라이브러리 설치

   Python 및 종속 라이브러리를 설치하려면 명령줄에 다음 명령을 입력하세요.
   

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

2. Redis 설치

   Redis를 설치하려면 명령줄에 다음 명령을 입력하세요.
   

   $ sudo apt-get install redis-server

IV. 실시간 추천 시스템 설계

이 글에서는 Python과 Redis를 사용하여 실시간 개인화 추천 시스템을 구축하는 방법을 보여주기 위해 "영화 추천 시스템"을 예로 들겠습니다.

데이터 전처리
1. 먼저 영화의 이름, 카테고리, 등급 및 기타 정보를 포함한 일부 영화 데이터를 준비해야 합니다. 후속 데이터 쿼리 및 추천을 용이하게 하기 위해 이러한 데이터를 Redis에 저장합니다.
   

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)

사용자 행동 분석
2. 다음으로, 사용자의 평점이나 영화 시청 기록을 수집하여 후속 맞춤 추천을 위해 Redis에 저장해야 합니다.
   

# 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})

개인화 추천
3. 마지막으로 협업 필터링 알고리즘을 기반으로 한 개인화 추천 알고리즘을 사용하여 사용자를 추천합니다.
   

# 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. 요약

이 기사에서는 Python과 Redis를 사용하여 실시간 개인화 추천 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. Redis의 강력한 기능을 통해 사용자 행동과 관심분야를 쉽게 저장 및 분석하고, 사용자에게 개인화된 추천 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 물론 이는 개인화된 추천 시스템의 기초일 뿐입니다. 추천 효과를 높이기 위해 실제 필요에 따라 더 복잡한 알고리즘과 기술을 적용할 수 있습니다. 실제 적용에서는 데이터 보안, 성능 등의 문제도 고려해야 하는데, 이 기사에서는 독자들에게 도움이 되기를 바라는 간단한 예를 제공합니다.

위 내용은 Python과 Redis를 사용하여 실시간 추천 시스템 구축: 개인화된 추천을 제공하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!