建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Redis 實現個性化用戶推薦系統(tǒng)
創(chuàng)新互聯(lián)為企業(yè)級客戶提高一站式互聯(lián)網+設計服務，主要包括網站建設、成都網站制作、重慶App定制開發(fā)、小程序開發(fā)、宣傳片制作、LOGO設計等，幫助客戶快速提升營銷能力和企業(yè)形象，創(chuàng)新互聯(lián)各部門都有經驗豐富的經驗，可以確保每一個作品的質量和創(chuàng)作周期，同時每年都有很多新員工加入，為我們帶來大量新的創(chuàng)意。
隨著互聯(lián)網技術的不斷發(fā)展，人們越來越依賴于網絡來獲取信息和服務。在這個信息爆炸的時代，如何讓用戶更快地找到自己需要的內容，是互聯(lián)網企業(yè)需要思考的問題。推薦系統(tǒng)是一種解決此問題的有效手段之一，實現個性化推薦可以讓用戶更好的了解和感興趣的內容。
Redis 是一種高性能的 key-value 存儲系統(tǒng)，因其快速的讀寫速度和強大的數據結構，被廣泛應用于各種場景。本文將介紹如何使用 Redis 實現個性化用戶推薦系統(tǒng)。
第一步：獲取用戶行為數據
推薦系統(tǒng)的關鍵是了解用戶的行為和偏好，因此首先需要獲取用戶的行為數據，比如用戶瀏覽過的內容、購買行為等?？梢詮娜罩鞠到y(tǒng)或者數據庫中獲取用戶的行為數據，并將其存儲到 Redis 中。
假設我們有以下三個用戶的行為數據：
user1: {'book1', 'book2', 'book3', 'book4'}
user2: {'book1', 'book3', 'book5'}
user3: {'book2', 'book3', 'book4'}
解釋一下上面的數據，例如第一個用戶，他瀏覽過了“book1”、“book2”、“book3”和“book4”等四本書。
第二步：構建用戶相似度矩陣
基于用戶行為數據，我們可以使用協(xié)同過濾算法來計算用戶之間的相似度。在協(xié)同過濾算法中，相似度通常通過余弦相似度來計算。
對于上面的行為數據，我們可以構建一個用戶相似度矩陣，矩陣中每一個元素表示兩個用戶之間的相似度。具體來說，相似度越高，那么說明這兩個用戶更為相似，那么就是用cosine作為相似度的指標?？梢酝ㄟ^類似以下的代碼計算：
“`python
def cosine_similarity(prefs, person1, person2):
si = {}
for item in prefs[person1]:
if item in prefs[person2]:
si[item] = 1
n = len(si)
if n == 0:
return 0
sum_xy = sum([prefs[person1][item]*prefs[person2][item] for item in si])
sum_x = sum([prefs[person1][item] for item in si])
sum_y = sum([prefs[person2][item] for item in si])
sum_x2 = sum([pow(prefs[person1][item],2) for item in si])
sum_y2 = sum([pow(prefs[person2][item],2) for item in si])
numerator = sum_xy – (sum_x*sum_y/n)
denominator = math.sqrt((sum_x2-pow(sum_x,2)/n)*(sum_y2-pow(sum_y,2)/n))
if denominator == 0:
return 0
return numerator/denominator
第三步：推薦給用戶
有了用戶相似度矩陣，我們就可以開始推薦內容給用戶了。具體來說，對于一個用戶，我們可以找到和他相似度最高的 k 個用戶，然后從這些用戶中挑選出他們喜歡過的但該用戶沒有瀏覽過的內容進行推薦。
下面是Python代碼示例：
```python
def get_recommendations(prefs, person, similarity=sim_cosine):
totals = {}
simSums = {}
for other in prefs:
if other == person:
continue
sim = similarity(prefs, person, other)
if sim
continue
for item in prefs[other]:
if item not in prefs[person] or prefs[person][item] == 0:
totals.setdefault(item,0)
totals[item] += prefs[other][item] * sim
simSums.setdefault(item,0)
simSums[item] += sim
rankings = [(total/simSums[item],item) for item,total in totals.items()]
rankings.sort()
rankings.reverse()
return rankings
以上就是使用 Redis 實現個性化用戶推薦時所需的關鍵步驟和代碼實現，如果您正在尋找一種高效的個性化推薦方案，可以考慮使用 Redis 實現。
四川成都云服務器租用托管【創(chuàng)新互聯(lián)】提供各地服務器租用，電信服務器托管、移動服務器托管、聯(lián)通服務器托管，云服務器虛擬主機租用。成都機房托管咨詢：13518219792
創(chuàng)新互聯(lián)（www.cdcxhl.com）擁有10多年的服務器租用、服務器托管、云服務器、虛擬主機、網站系統(tǒng)開發(fā)經驗、開啟建站+互聯(lián)網銷售服務，與企業(yè)客戶共同成長，共創(chuàng)價值。
名稱欄目：Redis實現個性化用戶推薦系統(tǒng)（redis用戶推薦）
轉載源于：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdgjhoo.html
