Golang에서 효율적인 전자상거래 추천 알고리즘을 구현하기 위한 캐싱 메커니즘입니다.

전자상거래 비즈니스가 급성장하면서 추천 알고리즘은 주요 전자상거래 플랫폼 간 경쟁의 핵심 중 하나가 되었습니다. 효율적인 고성능 언어인 Golang은 전자상거래 추천 알고리즘을 구현하는 데 큰 이점을 가지고 있습니다. 그러나 효율적인 추천 알고리즘을 구현하는 동안 캐싱 메커니즘도 무시할 수 없는 문제입니다. 이 글에서는 Golang에서 효율적인 전자상거래 추천 알고리즘의 캐싱 메커니즘을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. 캐싱 메커니즘이 필요한 이유

전자상거래 추천 알고리즘에서 추천 결과 생성에는 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 동시성이 높은 전자상거래 플랫폼의 경우 모든 추천을 다시 계산하는 것은 분명히 비현실적입니다. . 이 문제를 해결하기 위해 캐싱 메커니즘을 사용하여 반복 계산을 피하기 위해 후속 요청에 대해 계산된 추천 결과를 메모리에 캐시할 수 있습니다.

또한 전자상거래 분야는 대량의 실시간 데이터에 직면해야 합니다. 사용자 행동 데이터는 실시간으로 업데이트되어야 할 뿐만 아니라 제품 상태, 가격, 재고 및 기타 정보도 업데이트되어야 합니다. 실시간. 따라서 캐싱 메커니즘은 데이터 업데이트 문제를 효과적으로 해결하고 데이터 변경으로 인해 캐시된 데이터와 실제 데이터 간의 불일치를 방지함으로써 추천 결과의 정확성을 보장할 수 있습니다.

2. 캐싱 메커니즘 구현 방법

1. 캐싱 도구 선택

Golang은 내장 맵, sync.Map 및 gcache, go-cache 등과 같은 타사 라이브러리를 포함한 다양한 캐싱 도구를 제공합니다. . 그 중 sync.Map은 Golang 1.9 버전에 새로 추가된 동시성 안전 맵으로, 높은 동시성 환경에서 읽기 및 쓰기 안전성을 보장할 수 있으며 성능도 매우 좋습니다. 따라서 이 기사에서는 sync.Map을 다음과 같이 사용합니다. 예.

2. 비즈니스 요구에 따라 캐시 세분성을 선택하세요

캐싱 메커니즘을 구현할 때 최적의 캐싱 효과를 얻으려면 전자상거래 비즈니스의 특성에 따라 캐시 세분성을 선택해야 합니다. 일반적으로 전자상거래 추천 알고리즘의 캐시 세분성은 다음 수준으로 세분화될 수 있습니다.

a. 사용자 수준 캐싱

검색 기록, 구매 기록, 수집 기록 등과 같은 사용자의 과거 행동을 캐시합니다. 각 추천에서는 이중 계산을 방지하기 위해 사용자의 행동 데이터를 기반으로 추천이 이루어집니다. 각 사용자의 행동 데이터가 다르기 때문에 이 방법을 사용하면 보다 정확한 추천을 제공할 수 있습니다.

b. 상품 수준 캐싱

가격, 재고, 상태, 설명 등 상품의 기본 정보를 캐시하고, 브랜드, 모델, 사양, 재질 등 상품과 관련된 속성을 캐시합니다. . 각 추천 시 상품의 속성 정보를 바탕으로 추천을 하여 중복 집계를 방지합니다.

c. 카테고리 수준 캐싱

카테고리에 따라 제품을 분류하고 각 카테고리 아래에 제품 ID를 캐시합니다. 각 추천 중에는 중복 계산을 방지하기 위해 현재 카테고리의 제품 ID를 기반으로 추천이 이루어집니다. 이 방법은 동일한 카테고리에 많은 제품이 있는 상황에 적합합니다.

3. 캐싱 전략

전자상거래 추천 알고리즘의 캐싱 메커니즘을 구현할 때는 비즈니스 요구에 따라 적절한 캐싱 전략을 수립해야 합니다. 일반적으로 LRU(Least Recent Used) 캐시 제거 전략을 채택할 수 있습니다. 즉, 캐시 공간이 부족할 경우 최근에 가장 적게 사용된 캐시 데이터를 제거합니다. 동시에 캐시 만료 시간도 설정할 수 있으며, 캐시된 데이터는 일정 기간 동안 액세스하지 않으면 자동으로 제거됩니다. 이는 캐시된 데이터의 적시성과 정확성을 보장합니다.

3. 예: Golang의 캐싱 메커니즘을 기반으로 전자상거래 추천 알고리즘 구현

이 섹션에서는 전자상거래 추천의 캐싱 메커니즘을 구현하는 방법을 설명하기 위해 사용자 수준 캐싱 전략을 예로 들어 보겠습니다. Golang의 알고리즘.

1. 캐시 구조 정의

캐시 결과, 만료 시간, 사용 시간 및 기타 정보를 포함하여 UserCache 구조를 정의합니다.

UserCache 구조체 {

Data         []int               // 缓存的推荐结果
ExpiredTime  time.Time           // 过期时间
LastUsedTime time.Time           // 上次使用时间

}

2. 캐시 초기화

sync.Map을 사용하여 캐시를 초기화하고, 사용자 ID를 키로, UserCache를 캐싱 값으로 사용합니다.

var userCache sync.Map // sync.Map을 사용하여 사용자 수준 캐시 초기화
func main() {

// 缓存用户推荐结果
userID := 10001
res := []int{2001, 2002, 2003}
cacheTime := 10 * time.Minute   // 缓存时间为10分钟
setUserCache(userID, res, cacheTime)

}

func setUserCache(userID int, res []int, 캐시타임 time.Duration) {

userCache.Store(userID, UserCache{
    Data:         res,
    ExpiredTime:  time.Now().Add(cacheTime),
    LastUsedTime: time.Now(),
})

}

3. 캐시 가져오기

먼저 캐시에 계산된 추천 결과가 있는지 확인하세요. 캐시된 결과가 없으면 실시간 계산이 수행됩니다.

func receive(userID int) []int {

// 先从缓存中查询是否存在已经计算好的推荐结果
cache, ok := userCache.Load(userID)
if ok {
    userCache := cache.(UserCache)
    // 如果缓存已经过期，则将该缓存清除
    if userCache.ExpiredTime.Before(time.Now()) {
        userCache.Delete(userID)
    } else {
        userCache.LastUsedTime = time.Now()  // 更新缓存的使用时间
        return userCache.Data
    }
}
// 如果缓存中不存在该用户的推荐结果，则进行实时计算
res := calRecommend(userID)
cacheTime := 10*time.Minute  // 缓存时间为10分钟
setUserCache(userID, res, cacheTime)   // 缓存推荐结果
return res

}

IV. Summary

위의 예를 통해 전자상거래 추천 알고리즘에 캐싱 메커니즘이 매우 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 추천 결과의 높은 정확성과 실시간 성능을 보장하면서 추천 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 Golang을 예로 들어 전자 상거래 추천 알고리즘을 위한 효율적인 캐싱 메커니즘을 구현하는 방법을 소개합니다. 실제 애플리케이션에서는 실제 상황에 따라 가장 적절한 캐시 전략과 세분성을 선택해야 합니다.

위 내용은 Golang에서 효율적인 전자상거래 추천 알고리즘을 구현하기 위한 캐싱 메커니즘입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!