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隨著科技的發(fā)展，智能推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為商業(yè)運營中不可或缺的重要支撐點。目前最為先進(jìn)的智能推薦系統(tǒng)，是基于Redis 的。Redis 的高性能特點，使開發(fā)者實現(xiàn)了推薦系統(tǒng)的分析，讓基于Redis的智能推薦系統(tǒng)，具有快速響應(yīng)，數(shù)據(jù)一致性和可靠性三大特點;另外，Redis 具有除普通數(shù)據(jù)庫特性外的豐富的內(nèi)存處理能力，可以幫助對于用戶行為的實時分析，從而使推薦系統(tǒng)更具智能。
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基于redis的推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)，可以將用戶的行為信息，多維度的用戶屬性信息等，存儲在Redis中，采取合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲方式，如哈希，集合，有序集合等。這里以哈希數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為例，通常為每個用戶都設(shè)置一個哈希表，用以表示用戶的各種信息。
然后，充分利用Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以實現(xiàn)對用戶的靜態(tài)屬性，行為/興趣動態(tài)特征的運算，如余弦相似度計算，結(jié)合合適的算法，如K-NN算法，基于協(xié)同過濾的方式計算用戶的相似度，通過對當(dāng)前用戶和行為最接近的用戶做對比，從而為其分析出最佳匹配內(nèi)容，比如用戶將會感興趣的商品。
下面是一段基于Redis的推薦系統(tǒng)實現(xiàn)的示例代碼：
// 計算用戶相識度
function calculateUserSimilarity (userA, userB) {
VAR similarity = 0;
// 獲取用戶A與用戶B在物品上的共同行為多少
var commonBehaviorsCount = getCommonBehaviorsCount(userA, userB);
// 計算用戶A與用戶B的相似度
similarity = (commonBehaviorsCount + 1) / (userA.length + userB.length + 1)
return similarity;
}
// 根據(jù)相似度獲取推薦結(jié)果
function getRecommendation (user, similary) {
var recommnedation = [];
// 根據(jù)相似度找出推薦用戶
var recommendedUserIds = getSimilaryUserIds(userId, similary);
for (var i = 0; i
// 獲取該推薦用戶的興趣
var recommendedUserId = recommendedUserIds[i];
var recommendedUserInterests = getInterests(recommendedUserId);
// 獲取當(dāng)前用戶的興趣
var currentUserInterests = getInterests(userId);
// 找出當(dāng)前用戶未有行為但被推薦用戶行為的物品列表
for (var j = 0; j
if (currentUserInterests.indexOf(recommendedUserInterests[j))
recommnedation.append(recommendedUserInterests[j]);
}
}
}
return recommnedation;
}
通過將Redis作為基礎(chǔ)技術(shù)，可以快速構(gòu)建出智能推薦系統(tǒng)，為客戶帶來更好的體驗。比如，基于Redis的實時分析可以幫助客戶更加便捷地完成訂單，可以幫助客戶更快捷更準(zhǔn)確地選擇合適的內(nèi)容和服務(wù)，從而提高客戶滿意度。此外，Redis提供的強大存儲性能，也可以有效支撐客戶量大時的行為分析和推薦服務(wù)。
基于Redis的智能推薦系統(tǒng)可以給客戶帶來超越想象的體驗，是商業(yè)運營的一項重要支撐技術(shù)。
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當(dāng)前文章：系統(tǒng)基于Redis的智能推薦系統(tǒng)為客戶帶來超越想象的體驗（基于redis的推薦）
標(biāo)題來源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdppddh.html
