Golang membina sistem pengesyoran pintar: menggunakan antara muka AI Baidu untuk mencapai pengesyoran yang diperibadikan

Golang membina sistem pengesyoran pintar: menggunakan antara muka Baidu AI untuk mencapai pengesyoran diperibadikan

Pengenalan:
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi kecerdasan buatan telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, salah satunya adalah dalam sistem pengesyoran. Sistem pengesyoran mengesyorkan kandungan dan produk yang diperibadikan kepada pengguna dengan menganalisis gelagat dan pilihan sejarah pengguna untuk meningkatkan pengalaman dan kepuasan pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk membina sistem pengesyoran pintar dan menggunakan antara muka AI Baidu untuk melaksanakan fungsi pengesyoran yang diperibadikan.

1. Prinsip sistem pengesyoran
Prinsip utama sistem pengesyoran adalah untuk meramal kandungan atau produk yang pengguna mungkin berminat melalui analisis data dan algoritma pembelajaran mesin berdasarkan tingkah laku dan pilihan sejarah pengguna, dengan itu membuat pengesyoran yang diperibadikan . Sistem pengesyoran terbahagi terutamanya kepada dua jenis: penapisan kolaboratif dan penapisan kandungan. Penapisan kolaboratif mengesyorkan kandungan berdasarkan persamaan tingkah laku antara pengguna dan pengguna lain, manakala penapisan kandungan mengesyorkan kandungan berdasarkan ciri kandungan dan pilihan pengguna.

2. Pengenalan kepada antara muka AI Baidu
Platform terbuka Baidu AI menyediakan antara muka untuk pelbagai fungsi kecerdasan buatan, termasuk pengecaman muka, sintesis pertuturan, dsb. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan antara muka pemprosesan bahasa semula jadi Baidu AI untuk melaksanakan pengesyoran diperibadikan berdasarkan kandungan teks.

3. Struktur projek
Kami akan menggunakan bahasa Golang untuk membina sistem pengesyoran pintar.Struktur projek adalah seperti berikut:

.
├── main.go
├── handler
│   └── recommendation_handler.go
├── service
│   └── recommendation_service.go
└── baidu_ai
    └── nlp.go

4. Pelaksanaan kod /code>, Laksanakan fungsi yang memanggil antara muka Baidu AI:

package baidu_ai

import (
 "encoding/json"
 "net/http"
 "net/url"
)

type NLPResponse struct {
 LogID    int    `json:"log_id"`
 Text     string `json:"text"`
 Items    []Item `json:"items"`
}

type Item struct {
 Prop string `json:"prop"`
}

func GetKeywords(text string) ([]string, error) {
 apiURL := "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/kg/interpret"
 apiKey := "your_api_key"
 secretKey := "your_secret_key"

 response, err := http.PostForm(apiURL, url.Values{
     "text":       {text},
     "api_key":    {apiKey},
     "secret_key": {secretKey},
 })
 if err != nil {
     return nil, err
 }
 defer response.Body.Close()

 var result NLPResponse
 err = json.NewDecoder(response.Body).Decode(&result)
 if err != nil {
     return nil, err
 }

 keywords := make([]string, len(result.Items))
 for i, item := range result.Items {
     keywords[i] = item.Prop
 }

 return keywords, nil
}

1. Dalam fail service/recommendation_service.go, laksanakan fungsi pengesyoran berasaskan kata kunci: baidu_ai/nlp.go文件中，实现调用百度AI接口的函数：

   package service
   
   import (
    "your_project/baidu_ai"
   )
   
   type RecommendationService struct {
   }
   
   func NewRecommendationService() *RecommendationService {
    return &RecommendationService{}
   }
   
   func (s *RecommendationService) GetRecommendations(text string) ([]string, error) {
    keywords, err := baidu_ai.GetKeywords(text)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
   
    // 根据关键词进行推荐逻辑的实现
   
    return recommendations, nil
   }

2. 在service/recommendation_service.go文件中，实现基于关键词的推荐功能：

   package handler
   
   import (
    "encoding/json"
    "net/http"
    "your_project/service"
   )
   
   type RecommendationHandler struct {
    recommendationService *service.RecommendationService
   }
   
   func NewRecommendationHandler() *RecommendationHandler {
    return &RecommendationHandler{
        recommendationService: service.NewRecommendationService(),
    }
   }
   
   func (h *RecommendationHandler) GetRecommendations(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var requestBody struct {
        Text string `json:"text"`
    }
    err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&requestBody)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusBadRequest)
        return
    }
   
    recommendations, err := h.recommendationService.GetRecommendations(requestBody.Text)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }
   
    responseBody, err := json.Marshal(recommendations)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }
   
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    w.Write(responseBody)
   }

3. 在handler/recommendation_handler.go文件中，实现API的处理函数：

   package main
   
   import (
    "log"
    "net/http"
    "your_project/handler"
   )
   
   func main() {
    recommendationHandler := handler.NewRecommendationHandler()
   
    http.HandleFunc("/recommendations", recommendationHandler.GetRecommendations)
   
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
   }

4. 在main.go文件中，实现HTTP服务并注册API路由：

   rrreee

五、使用方法

1. 在百度AI开放平台上注册账号，并创建一个自然语言处理的应用，获取API Key和Secret Key。
2. 将获取的API Key和Secret Key填入baidu_ai/nlp.go文件的相应位置。
3. 启动Golang服务：go run main.go。
4. 使用HTTP客户端发送POST请求到http://localhost:8080/recommendations，请求体的格式为JSON，包含一个textrrreee
5. Dalam handler/recommendation_handler Dalam fail, laksanakan fungsi pemprosesan API:
rrreee




Dalam fail main.go, laksanakan perkhidmatan HTTP dan daftarkan laluan API:

rrreee

1. 5. Cara menggunakan
2. Daftar akaun pada platform terbuka Baidu AI, buat aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi dan dapatkan Kunci API dan Kunci Rahsia.
🎜 Isikan Kunci API dan Kunci Rahsia yang diperoleh ke dalam lokasi yang sepadan bagi fail baidu_ai/nlp.go. 🎜🎜Mulakan perkhidmatan Golang: go run main.go. 🎜🎜Gunakan klien HTTP untuk menghantar permintaan POST ke http://localhost:8080/recommendations Format badan permintaan ialah JSON dan mengandungi medan text nilai kandungan teks disyorkan diperibadikan. 🎜🎜Maklum balas yang diterima akan mengandungi hasil pengesyoran yang diperibadikan. 🎜🎜🎜Kesimpulan: 🎜Dengan menggunakan antara muka AI Golang dan Baidu, kami boleh membina sistem pengesyoran pintar dan merealisasikan fungsi pengesyoran diperibadikan dengan mudah. Disebabkan oleh prestasi tinggi Golang dan kefungsian kaya antara muka AI Baidu, kami dapat memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik dan memberikan pengalaman pengesyoran yang lebih baik. 🎜🎜Bahan rujukan: 🎜🎜🎜Baidu AI platform terbuka: https://ai.baidu.com/🎜🎜Laman web rasmi Golang: https://golang.org/🎜🎜

Atas ialah kandungan terperinci Golang membina sistem pengesyoran pintar: menggunakan antara muka AI Baidu untuk mencapai pengesyoran yang diperibadikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!