Menggunakan Java dan Redis untuk membina sistem pengesyoran yang diedarkan: cara memperibadikan produk yang disyorkan

Membina sistem pengesyoran yang diedarkan menggunakan Java dan Redis: Cara mengesyorkan produk secara peribadi

Pengenalan:
Dengan perkembangan Internet, pengesyoran diperibadikan telah menjadi salah satu fungsi yang amat diperlukan dalam platform e-dagang dan media sosial. Membina sistem pengesyoran diperibadikan yang cekap dan tepat adalah sangat penting untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mempromosikan jualan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Java dan Redis untuk membina sistem pengesyoran diperibadikan yang diedarkan dan memberikan contoh kod.

1. Prinsip asas sistem pengesyoran
Sistem pengesyoran diperibadikan memberikan pengguna hasil pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan gelagat sejarah, minat, pilihan dan maklumat lain pengguna. Sistem pengesyoran biasanya dibahagikan kepada dua kategori: pengesyoran penapisan kolaboratif dan pengesyoran kandungan.

1.1 Pengesyoran penapisan kolaboratif
Pengesyoran penapisan kolaboratif ialah kaedah pengesyoran berdasarkan persamaan pengguna atau item. Antaranya, pengesyoran penapisan kolaboratif pengguna mengira persamaan berdasarkan penilaian pengguna bagi item tersebut, manakala pengesyoran penapisan kolaboratif item mengira persamaan berdasarkan gelagat sejarah pengguna.

1.2 Pengesyoran kandungan
Pengesyoran kandungan ialah kaedah pengesyoran berdasarkan atribut item itu sendiri. Dengan menganalisis dan memadankan teg dan kata kunci item, kami mengesyorkan item yang sepadan dengan pilihan pengguna.

2. Gabungan Java dan Redis
Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, Java digunakan secara meluas untuk membangunkan pelbagai aplikasi. Redis ialah pangkalan data dalam memori berprestasi tinggi yang sesuai untuk menyimpan dan menyoal data dalam sistem pengesyoran.

2.1 Pemasangan dan konfigurasi Redis
Pertama, anda perlu memasang Redis secara setempat atau pada pelayan dan melakukan konfigurasi yang berkaitan. Anda boleh melawati tapak web rasmi Redis (https://redis.io) untuk arahan pemasangan dan konfigurasi terperinci.

2.2 Sambungan antara Java dan Redis
Untuk menggunakan Redis dalam Java, anda boleh menggunakan Jedis sebagai perpustakaan pelanggan Redis. Anda boleh menggunakan Jedis dengan menambah kebergantungan berikut melalui maven:

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

Seterusnya, anda boleh menggunakan kod berikut untuk menyambung ke pelayan Redis:

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

3. Bina sistem pengesyoran yang diperibadikan
Untuk menunjukkan cara memperibadikan produk yang disyorkan , kami akan menggunakan kerjasama pengguna Pengesyoran penapisan digunakan sebagai contoh untuk memperkenalkan langkah pelaksanaan tertentu.

3.1 Penyediaan data
Pertama, kita perlu menyediakan data yang diperlukan oleh sistem pengesyoran. Secara umumnya, data dibahagikan kepada data pengguna dan data item. Data pengguna termasuk ID pengguna, tingkah laku sejarah dan data item lain termasuk ID item, atribut item dan maklumat lain;

Untuk menyimpan data pengguna dan data item dalam Redis, anda boleh menggunakan contoh kod berikut:

// 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 Kira persamaan pengguna
Berdasarkan gelagat sejarah pengguna, persamaan antara pengguna boleh dikira. Persamaan boleh dikira menggunakan algoritma seperti persamaan Jaccard atau persamaan kosinus.

Berikut ialah contoh kod untuk mengira persamaan pengguna menggunakan persamaan kosinus:

// 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 Pengesyoran diperibadikan
Berdasarkan gelagat sejarah dan persamaan pengguna, item yang pengguna serupa berminat boleh disyorkan kepada pengguna. Berikut ialah contoh kod pengesyoran diperibadikan:

// 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 Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Java dan Redis untuk membina sistem pengesyoran diperibadikan yang diedarkan. Dengan menunjukkan langkah pelaksanaan pengesyoran penapisan kolaboratif pengguna dan menyediakan contoh kod yang berkaitan, ia boleh memberikan beberapa rujukan untuk pembaca memahami dan mengamalkan sistem pengesyoran yang diperibadikan.

Sudah tentu, pengesyoran diperibadikan melibatkan lebih banyak algoritma dan teknologi, seperti pemfaktoran matriks, pembelajaran mendalam, dsb. Pembaca boleh membuat pengoptimuman dan pengembangan yang sesuai berdasarkan keperluan sebenar dan senario perniagaan.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan Java dan Redis untuk membina sistem pengesyoran yang diedarkan: cara memperibadikan produk yang disyorkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!