Utiliser Java et Redis pour créer un système de recommandation distribué : comment personnaliser les produits recommandés

Créer un système de recommandation distribué utilisant Java et Redis : Comment recommander des produits de manière personnalisée

Introduction :
Avec le développement d'Internet, les recommandations personnalisées sont devenues l'une des fonctions indispensables des plateformes de commerce électronique et de médias sociaux. Construire un système de recommandation personnalisé efficace et précis est très important pour améliorer l’expérience utilisateur et promouvoir les ventes. Cet article explique comment utiliser Java et Redis pour créer un système de recommandation personnalisé distribué et fournit des exemples de code.

1. Principes de base du système de recommandation
Le système de recommandation personnalisé fournit aux utilisateurs des résultats de recommandation personnalisés basés sur le comportement historique, les intérêts, les préférences et d'autres informations de l'utilisateur. Les systèmes de recommandation sont généralement divisés en deux catégories : les recommandations de filtrage collaboratif et les recommandations de contenu.

1.1 Recommandation de filtrage collaboratif
La recommandation de filtrage collaboratif est une méthode de recommandation basée sur la similitude des utilisateurs ou des éléments. Parmi elles, les recommandations de filtrage collaboratif des utilisateurs calculent la similarité en fonction de l'évaluation de l'élément par l'utilisateur, tandis que les recommandations de filtrage collaboratif des éléments calculent la similarité en fonction du comportement historique de l'utilisateur.

1.2 Recommandation de contenu
La recommandation de contenu est une méthode de recommandation basée sur les attributs des éléments eux-mêmes. En analysant et en faisant correspondre les balises et les mots-clés des éléments, nous recommandons des éléments qui correspondent aux préférences de l'utilisateur.

2. La combinaison de Java et Redis
En tant que langage de programmation populaire, Java est largement utilisé pour développer diverses applications. Redis est une base de données en mémoire hautes performances adaptée au stockage et à l'interrogation de données dans les systèmes de recommandation.

2.1 Installation et configuration de Redis
Tout d'abord, vous devez installer Redis localement ou sur le serveur et effectuer les configurations associées. Vous pouvez visiter le site officiel de Redis (https://redis.io) pour obtenir des instructions détaillées d'installation et de configuration.

2.2 Connexion entre Java et Redis
Pour utiliser Redis en Java, vous pouvez utiliser Jedis comme bibliothèque cliente de Redis. Vous pouvez utiliser Jedis en ajoutant les dépendances suivantes via maven :

 redis.clients jedis 3.5.2 

Ensuite, vous pouvez utiliser le code suivant pour vous connecter au serveur Redis :

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

3. Construisez un système de recommandation personnalisé
Afin de démontrer comment personnaliser les produits recommandés , nous utiliserons la collaboration des utilisateurs. Les recommandations de filtrage sont utilisées comme exemple pour introduire des étapes de mise en œuvre spécifiques.

3.1 Préparation des données
Tout d'abord, nous devons préparer les données requises par le système de recommandation. De manière générale, les données sont divisées en données utilisateur et données article. Les données utilisateur incluent l'ID utilisateur, le comportement historique et d'autres informations ; les données sur les éléments incluent l'ID de l'article, les attributs de l'article et d'autres informations.

Pour stocker les données utilisateur et les données d'élément dans Redis, vous pouvez utiliser l'exemple de code suivant :

// 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 Calculer la similarité des utilisateurs
En fonction du comportement historique de l'utilisateur, la similarité entre les utilisateurs peut être calculée. La similarité peut être calculée à l'aide d'algorithmes tels que la similarité Jaccard ou la similarité cosinus.

Ce qui suit est un exemple de code pour calculer la similarité des utilisateurs à l'aide de la similarité cosinus :

// 计算用户相似度 public double getUserSimilarity(String user1Id, String user2Id) { Map user1Vector = getUserVector(user1Id); Map 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 getUserVector(String userId) { Map userVector = new HashMap<>(); // 查询用户历史行为，构建用户向量 Set 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 Recommandation personnalisée
En fonction du comportement historique et de la similarité de l'utilisateur, les éléments qui intéressent les utilisateurs similaires peuvent être recommandés à l'utilisateur. Voici un exemple de code pour une recommandation personnalisée :

// 个性化推荐 public List recommendItems(String userId) { Map userVector = getUserVector(userId); List 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 itemIds = jedis.smembers("user:" + similarUser + ":items"); for (String itemId : itemIds) { if (!userVector.containsKey(itemId)) { recommendedItems.add(itemId); } } } return recommendedItems; }

IV. Résumé
Cet article explique comment utiliser Java et Redis pour créer un système de recommandation personnalisé distribué. En démontrant les étapes de mise en œuvre des recommandations de filtrage collaboratif des utilisateurs et en fournissant des exemples de code pertinents, il peut fournir aux lecteurs une référence pour comprendre et mettre en pratique les systèmes de recommandation personnalisés.

Bien sûr, les recommandations personnalisées font appel à davantage d'algorithmes et de technologies, comme la factorisation matricielle, le deep learning, etc. Les lecteurs peuvent procéder à l’optimisation et à l’expansion appropriées en fonction des besoins réels et des scénarios commerciaux.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!