Golang met en œuvre la recommandation : du machine learning au système de recommandation

Les systèmes de recommandation sont devenus un élément indispensable des applications Internet d'aujourd'hui. Sa fonction est de fournir aux utilisateurs des services de recommandation personnalisés basés sur leurs comportements et préférences historiques, améliorant ainsi la satisfaction et les taux de rétention des utilisateurs. Qu’il s’agisse du commerce électronique, des réseaux sociaux, de la vidéo ou de la musique, ils ont tous besoin du soutien de systèmes de recommandation.

Alors, comment utiliser Golang pour mettre en place un système de recommandation ? Tout d’abord, nous devons clarifier un concept : le système de recommandation est essentiellement un problème d’apprentissage automatique. Par conséquent, avant d’utiliser Golang pour mettre en œuvre le système de recommandation, nous devons avoir une certaine compréhension de l’apprentissage automatique.

Les algorithmes de recommandation basés sur le machine learning sont principalement divisés en deux catégories : les recommandations basées sur le contenu et les recommandations de filtrage collaboratif. La recommandation basée sur le contenu recommande principalement les éléments qui intéressent les utilisateurs en fonction de leurs attributs. La recommandation de filtrage collaboratif est basée sur le comportement historique de l'utilisateur pour recommander des éléments susceptibles d'intéresser d'autres utilisateurs. Les recommandations de filtrage collaboratif sont divisées en deux types : CF basées sur l'utilisateur et CF basées sur les éléments.

Dans Golang, vous pouvez utiliser certaines bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que TensorFlow, Gorgonia, Golearn, etc. Ces bibliothèques prennent également déjà en charge la mise en œuvre d'algorithmes de recommandation.

En prenant comme exemple le CF basé sur les objets, nous pouvons utiliser Gorgonia pour le mettre en œuvre. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Prétraitement des données : nous devons exprimer l'évaluation de l'utilisateur sur l'élément dans une matrice R. En traitant cette matrice, la matrice de similarité W entre éléments peut être obtenue.
2. Modèle de formation : nous devons définir une fonction de perte, puis utiliser la méthode de descente de gradient pour minimiser la fonction de perte afin d'obtenir les paramètres du modèle. Ici, nous pouvons utiliser le modèle de factorisation matricielle pour décomposer la matrice de notation en deux matrices plus petites P et Q. La matrice P représente la relation entre les utilisateurs et les vecteurs latents, et la matrice Q représente la relation entre les éléments et les vecteurs latents.
3. Évaluer le modèle : Nous pouvons évaluer les performances du modèle à travers certains indicateurs d'évaluation, tels que RMSE et MAE.
4. Générer des résultats de recommandation : étant donné un utilisateur u, nous pouvons obtenir la note de l'utilisateur u pour chaque élément grâce à la note de l'utilisateur sur l'élément et à la matrice de notation R. Ensuite, nous pouvons recommander des articles qui pourraient intéresser l’utilisateur en fonction de la note de chaque article.

La mise en œuvre de l'algorithme de recommandation CF basé sur les éléments nécessite un grand nombre d'opérations matricielles. Et Gorgonia est née pour ça. Il s'agit d'un cadre informatique dynamique basé sur la théorie des graphes qui peut effectuer des calculs vectoriels et des opérations matricielles efficaces dans Golang. Cela nous permet de mettre en œuvre facilement des calculs complexes tels que la décomposition matricielle dans des algorithmes de recommandation.

En plus de Gorgonia, il existe d'autres bibliothèques qui peuvent également être utilisées pour la mise en œuvre d'algorithmes de recommandation. Par exemple, Golearn peut être utilisé pour implémenter des algorithmes tels que KNN, des arbres de décision et des Bayes naïfs. TensorFlow peut être utilisé pour mettre en œuvre des algorithmes tels que les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur.

En bref, Golang, en tant que langage efficace, concurrent et fiable, est utilisé par de plus en plus de personnes dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. En termes de systèmes de recommandation, Golang peut également utiliser certaines bibliothèques d'apprentissage automatique pour implémenter des algorithmes de recommandation. Par conséquent, si vous recherchez une mise en œuvre d’un système de recommandation efficace et évolutive, Golang est un bon choix.

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