Amalan aplikasi Redis dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data

Dengan peningkatan kecerdasan buatan dan teknologi data besar, semakin banyak syarikat dan perniagaan memberi perhatian kepada cara menyimpan dan memproses data dengan cekap. Sebagai pangkalan data memori teragih berprestasi tinggi, Redis telah menarik lebih banyak perhatian dalam bidang kecerdasan buatan dan perlombongan data. Artikel ini akan memberikan pengenalan ringkas kepada ciri-ciri Redis dan amalannya dalam aplikasi kecerdasan buatan dan perlombongan data.

Redis ialah pangkalan data NoSQL sumber terbuka, berprestasi tinggi dan boleh skala. Ia menyokong pelbagai struktur data, menyediakan operasi untuk senario aplikasi biasa seperti caching, baris gilir mesej dan pembilang, dan juga menyediakan fungsi seperti kunci yang diedarkan, menerbitkan dan melanggan serta transaksi. Redis ditulis dalam bahasa C, dan prestasi operasi memorinya sangat tinggi, dan ia boleh mengekalkan daya pemprosesan yang tinggi walaupun di bawah sejumlah besar permintaan masa nyata.

Ciri-ciri Redis menentukan bahawa ia mempunyai pelbagai aplikasi dalam bidang kecerdasan buatan dan perlombongan data. Pertama sekali, Redis menyokong pelbagai struktur data, termasuk rentetan, jadual cincang, senarai, set, set tersusun, dll. Struktur data ini boleh merangkumi hampir semua masalah yang dihadapi dalam pembangunan harian. Contohnya, dalam pembelajaran mesin, tatasusunan berbilang dimensi ialah struktur data biasa, dan jadual cincang dalam Redis boleh digunakan dengan baik untuk menyimpan dan memproses tatasusunan berbilang dimensi ini. Kedua, Redis menyokong pengambilan dan pengisihan pantas, dan koleksi tertibnya boleh melaksanakan fungsi dengan mudah seperti kedudukan dan artikel popular. Akhir sekali, fungsi terbitkan dan langgan Redis boleh digunakan untuk memproses mesej tak segerak, yang boleh melaksanakan baris gilir mesej, dipacu peristiwa dan senario lain dengan baik.

Redis juga digunakan secara meluas dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data. Mari kita lihat aplikasi praktikal Redis dalam bidang ini.

1. Caching

Caching ialah salah satu senario aplikasi Redis yang paling biasa. Dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data, sejumlah besar data perlu dibaca dan dikemas kini dengan kerap Jika data dibaca dari cakera atau pangkalan data setiap kali, ia akan membawa tekanan prestasi yang hebat. Dengan menyimpan data dalam Redis, akses data boleh dipercepatkan dengan sangat baik. Dan kerana prestasi operasi memori Redis sangat tinggi, ia boleh mengekalkan daya pemprosesan yang tinggi walaupun di bawah sejumlah besar permintaan masa nyata. Selain itu, Redis juga menyokong cache yang diedarkan Berbilang aplikasi boleh berkongsi cache Redis yang sama untuk meningkatkan kecekapan penggunaan memori.

2. Senarai kedudukan

Dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data, senarai kedudukan sering digunakan untuk memaparkan halaman web popular, produk yang disyorkan, muzik popular, dsb. Koleksi pesanan Redis boleh melaksanakan fungsi ranking dengan baik. Setiap ahli set yang dipesan mempunyai skor dan boleh diisih mengikut markahnya. Jika anda perlu memaparkan senarai kedudukan semasa, anda hanya perlu menggunakan arahan ZREVRANGE untuk mendapatkan N ahli teratas dengan markah. Jika anda perlu mengemas kini papan pendahulu dengan kerap, anda boleh menggunakan arahan ZINCRBY untuk mengemas kini markah ahli.

3. Kunci teragih

Dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data, kunci teragih ialah mekanisme penyegerakan biasa. Redis boleh melaksanakan kunci teragih melalui arahan SET. Perintah SET menyokong parameter NX, iaitu, operasi SET dilakukan hanya apabila Kekunci tidak wujud. Oleh itu, anda boleh menggunakan arahan SET untuk menetapkan Kunci sebagai kunci, dan kemudian gunakan perintah EXPIRE untuk menetapkan masa tamat tempoh untuk mengelakkan kunci daripada diduduki selama-lamanya. Apabila memperoleh kunci, hanya gunakan arahan SET dan lulus parameter NX. Apabila melepaskan kunci, anda hanya perlu menggunakan arahan DEL untuk memadamkan Kunci.

4. Baris Gilir Mesej

Dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data, baris gilir mesej sering digunakan untuk memisahkan aplikasi dan mengurangkan kerumitan sistem. Fungsi terbitkan dan langgan Redis sangat sesuai untuk melaksanakan baris gilir mesej. Penerbit menerbitkan mesej ke saluran yang ditentukan, dan pelanggan boleh melanggan saluran yang sepadan melalui arahan SUBSCRIBE. Apabila mesej baharu diterbitkan, Redis akan menolaknya kepada semua pelanggan. Disebabkan oleh prestasi operasi memori yang sangat tinggi bagi Redis, ia masih boleh mengekalkan daya pemprosesan yang tinggi walaupun semasa memproses tolakan mesej yang sangat serentak.

5. Pembelajaran Mesin

Dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data, algoritma pembelajaran mesin perlu memproses sejumlah besar data dan perlu melatih model dengan cepat. Memandangkan Redis menyokong penyimpanan dan pengambilan pantas, data yang perlu diproses dalam pembelajaran mesin boleh dicache dalam Redis untuk mempercepatkan pelaksanaan algoritma. Selain itu, memandangkan Redis menyokong pelbagai struktur data, seperti senarai, jadual cincang, dsb., struktur data yang diperlukan juga mudah untuk disimpan dalam algoritma pembelajaran mesin dalam Redis.

Ringkasnya, Redis digunakan secara meluas dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data, seperti caching, kedudukan, kunci teragih, baris gilir mesej, pembelajaran mesin, dsb. Prestasi tinggi Redis dan pelbagai struktur data menjadikannya salah satu alat penting untuk menangani data besar dan isu konkurensi tinggi. Untuk senario yang memerlukan pemprosesan data yang cekap, Redis akan digunakan dengan lebih meluas.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan aplikasi Redis dalam kecerdasan buatan dan perlombongan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!