Spring Boot + Vue的網(wǎng)上商城之基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦實(shí)現(xiàn)
協(xié)同過(guò)濾算法設(shè)計(jì)思路
- 構(gòu)建用戶-商品評(píng)分矩陣：將用戶的購(gòu)買行為和評(píng)價(jià)記錄轉(zhuǎn)化為一個(gè)用戶-商品評(píng)分矩陣，矩陣中的每個(gè)元素表示用戶對(duì)商品的評(píng)分。
- 計(jì)算用戶之間的相似度：通過(guò)計(jì)算用戶之間的相似度，找出與目標(biāo)用戶相似的其他用戶。
- 預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未購(gòu)買商品的評(píng)分：根據(jù)相似用戶的評(píng)分和相似度，預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)未購(gòu)買商品的評(píng)分。
- 推薦商品給目標(biāo)用戶：根據(jù)預(yù)測(cè)評(píng)分，推薦評(píng)分高的商品給目標(biāo)用戶。
簡(jiǎn)介
當(dāng)涉及到基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦系統(tǒng)時(shí)，可以使用以下圖示來(lái)說(shuō)明其工作原理：
用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù) 商品相似度矩陣 推薦結(jié)果
| | |
V V V
+---------+ +-----------------+ +----------------+
| User 1 | | Item 1 | | Product 1 |
|---------| |-----------------| |----------------|
| Item 1 | | Item 2 | | Product 2 |
| Rating | |-----------------| |----------------|
| 5 | | Item 3 | | Product 3 |
|---------| |-----------------| |----------------|
| Item 2 | | Item 4 | | Product 4 |
| Rating | |-----------------| |----------------|
| 4 | | Item 5 | | Product 5 |
|---------| +-----------------+ +----------------+
| Item 3 |
| Rating |
| 3 |
|---------|
在這個(gè)圖示中，我們有一個(gè)用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)表，其中包含了用戶對(duì)不同商品的評(píng)分。每個(gè)用戶和商品都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符。
接下來(lái)，我們使用這些評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)計(jì)算商品之間的相似度矩陣。相似度矩陣顯示了不同商品之間的相似程度。在這個(gè)示例中，我們使用基于協(xié)同過(guò)濾的方法來(lái)計(jì)算相似度矩陣。
最后，我們可以使用相似度矩陣來(lái)為用戶生成推薦結(jié)果。推薦結(jié)果是根據(jù)用戶的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)和商品之間的相似度計(jì)算得出的。在這個(gè)示例中，我們展示了一些推薦結(jié)果，即推薦給用戶的商品列表。
這個(gè)圖示說(shuō)明了基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦系統(tǒng)的工作原理。它涉及到用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)、商品相似度矩陣和推薦結(jié)果之間的交互。希望這個(gè)圖示能夠幫助您更好地理解這個(gè)推薦系統(tǒng)！
在網(wǎng)上商城中，為用戶提供個(gè)性化的商品推薦是提高用戶購(gòu)物體驗(yàn)和增加銷售額的重要手段?；趨f(xié)同過(guò)濾的商品推薦是一種常用的推薦算法，它通過(guò)分析用戶的購(gòu)買行為和評(píng)價(jià)記錄，找出用戶之間的相似性，并推薦給用戶可能感興趣的商品。
代碼實(shí)現(xiàn)
好的，下面對(duì)代碼進(jìn)行詳細(xì)解釋：
首先，我們定義了一個(gè)名為RatingMatrix的類，用于存儲(chǔ)用戶對(duì)商品的評(píng)分信息。這個(gè)類包含了一個(gè)matrix字段，它是一個(gè)Map<Long, Map<Long, Float>>類型的變量，用于存儲(chǔ)用戶和商品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。其中，外層的Map的鍵是用戶ID，值是一個(gè)內(nèi)層的Map，內(nèi)層的Map的鍵是商品ID，值是評(píng)分。
RatingMatrix類提供了以下幾個(gè)方法：
-
addRating(Long userId, Long productId, Float rating)：用于向評(píng)分矩陣中添加一條評(píng)分記錄。 -
getRating(Long userId, Long productId)：根據(jù)用戶ID和商品ID，獲取對(duì)應(yīng)的評(píng)分。 -
getRatings(Long userId)：根據(jù)用戶ID，獲取該用戶對(duì)所有商品的評(píng)分。 -
getUserIds()：獲取所有用戶的ID。 -
getProductIds()：獲取所有商品的ID。
@Component
public class RatingMatrix {
private Map<Long, Map<Long, Float>> matrix;
public RatingMatrix() {
matrix = new HashMap<>();
}
public void addRating(Long userId, Long productId, Float rating) {
if (!matrix.containsKey(userId)) {
matrix.put(userId, new HashMap<>());
}
matrix.get(userId).put(productId, rating);
}
public Float getRating(Long userId, Long productId) {
if (matrix.containsKey(userId)) {
return matrix.get(userId).get(productId);
}
return null;
}
public Map<Long, Float> getRatings(Long userId) {
if (matrix.containsKey(userId)) {
return matrix.get(userId);
}
return new HashMap<>();
}
public Set<Long> getUserIds() {
return matrix.keySet();
}
public Set<Long> getProductIds() {
Set<Long> productIds = new HashSet<>();
for (Map<Long, Float> ratings : matrix.values()) {
productIds.addAll(ratings.keySet());
}
return productIds;
}
}
接下來(lái)，我們定義了一個(gè)名為CollaborativeFiltering的協(xié)同過(guò)濾類，它接受一個(gè)RatingMatrix對(duì)象作為參數(shù)。這個(gè)類包含了一些用于計(jì)算相似度和預(yù)測(cè)評(píng)分的方法。CollaborativeFiltering類的構(gòu)造函數(shù)接受一個(gè)RatingMatrix對(duì)象，并將其保存在ratingMatrix字段中。
CollaborativeFiltering類提供了以下幾個(gè)方法：
-
calculateSimilarity(Map<Long, Float> userRatings, Map<Long, Float> otherUserRatings)：計(jì)算兩個(gè)用戶之間的相似度。這里使用的是余弦相似度。 -
calculatePredictedRating(Long userId, Long productId, Map<Long, Float> similarities)：根據(jù)用戶之間的相似度，預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)某個(gè)商品的評(píng)分。 -
getRecommendedProducts(Long userId)：根據(jù)用戶的評(píng)分記錄，計(jì)算相似度，并推薦評(píng)分高的商品給目標(biāo)用戶。
在getRecommendedProducts方法中，首先獲取目標(biāo)用戶的評(píng)分記錄和所有商品的ID。然后，計(jì)算目標(biāo)用戶與其他用戶之間的相似度，并保存在similarities變量中。接下來(lái)，遍歷所有商品，對(duì)于目標(biāo)用戶尚未評(píng)分的商品，計(jì)算預(yù)測(cè)評(píng)分，并將評(píng)分高于4.0的商品添加到推薦列表中。
最后，返回推薦列表。
public class CollaborativeFiltering {
private RatingMatrix ratingMatrix;
public CollaborativeFiltering(RatingMatrix ratingMatrix) {
this.ratingMatrix = ratingMatrix;
}
private float calculateSimilarity(Map<Long, Float> userRatings, Map<Long, Float> otherUserRatings) {
float numerator = 0;
float denominator1 = 0;
float denominator2 = 0;
for (Map.Entry<Long, Float> entry : userRatings.entrySet()) {
Long productId = entry.getKey();
Float rating = entry.getValue();
if (otherUserRatings.containsKey(productId)) {
Float otherUserRating = otherUserRatings.get(productId);
numerator += rating * otherUserRating;
denominator1 += rating * rating;
denominator2 += otherUserRating * otherUserRating;
}
}
float similarity = numerator / (float) (Math.sqrt(denominator1) * Math.sqrt(denominator2));
return similarity;
}
private float calculatePredictedRating(Long userId, Long productId, Map<Long, Float> similarities) {
float numerator = 0;
float denominator = 0;
for (Map.Entry<Long, Float> entry : similarities.entrySet()) {
Long otherUserId = entry.getKey();
Float similarity = entry.getValue();
Float rating = ratingMatrix.getRating(otherUserId, productId);
if (rating != null) {
numerator += similarity * rating;
denominator += Math.abs(similarity);
}
}
float predictedRating = numerator / denominator;
return predictedRating;
}
public List<Long> getRecommendedProducts(Long userId) {
Map<Long, Float> userRatings = ratingMatrix.getRatings(userId);
Set<Long> productIds = ratingMatrix.getProductIds();
Map<Long, Float> similarities = new HashMap<>();
for (Long otherUserId : ratingMatrix.getUserIds()) {
if (!otherUserId.equals(userId)) {
Map<Long, Float> otherUserRatings = ratingMatrix.getRatings(otherUserId);
float similarity = calculateSimilarity(userRatings, otherUserRatings);
similarities.put(otherUserId, similarity);
}
}
List<Long> recommendedProducts = new ArrayList<>();
for (Long productId : productIds) {
Float rating = ratingMatrix.getRating(userId, productId);
if (rating == null) {
float predictedRating = calculatePredictedRating(userId, productId, similarities);
if (predictedRating >= 4.0) {
recommendedProducts.add(productId);
}
}
}
return recommendedProducts;
}
}
前端調(diào)用
在前端調(diào)用基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦算法時(shí)，可以通過(guò)以下步驟進(jìn)行：
-
將用戶的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)傳遞給后端。前端可以通過(guò)用戶的行為記錄或者用戶的評(píng)價(jià)來(lái)獲取用戶對(duì)商品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。將這些評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)送給后端進(jìn)行處理。
-
后端使用基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦算法來(lái)計(jì)算推薦結(jié)果。后端接收到前端傳遞的用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)后，可以使用之前提到的
RatingMatrix和CollaborativeFiltering類來(lái)進(jìn)行計(jì)算。首先，將前端傳遞的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建成一個(gè)RatingMatrix對(duì)象，并傳遞給CollaborativeFiltering類的構(gòu)造函數(shù)。然后，調(diào)用getRecommendedProducts方法來(lái)獲取推薦結(jié)果。 -
后端將推薦結(jié)果返回給前端。后端計(jì)算出推薦結(jié)果后，將結(jié)果返回給前端?？梢允褂肑SON格式將推薦結(jié)果返回給前端，前端可以根據(jù)返回的結(jié)果展示給用戶。
需要注意的是，前端和后端之間的數(shù)據(jù)傳遞方式可以根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇，可以使用HTTP請(qǐng)求、WebSocket等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞。
以下是使用Vue框架實(shí)現(xiàn)前端調(diào)用基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦算法的示例代碼：
<template>
<div>
<h1>商品推薦</h1>
<ul>
<li v-for="product in recommendedProducts" :key="product.id">
{{ product.name }}
</li>
</ul>
</div>
</template>
<script>
import axios from 'axios';
export default {
data() {
return {
recommendedProducts: []
};
},
created() {
// 在組件創(chuàng)建時(shí)調(diào)用后端接口獲取推薦結(jié)果
this.getRecommendations();
},
methods: {
getRecommendations() {
// 向后端發(fā)送用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)
const ratings = {
userId: 1,
ratings: {
1001: 5,
1002: 4,
1003: 3
}
};
axios.post('/api/recommendations', ratings)
.then(response => {
this.recommendedProducts = response.data;
})
.catch(error => {
console.error(error);
});
}
}
};
</script>
在上面的代碼中，我們使用Vue的單文件組件的形式來(lái)實(shí)現(xiàn)前端頁(yè)面。在data中定義了一個(gè)recommendedProducts數(shù)組，用于保存推薦的商品列表。
在created生命周期鉤子中調(diào)用getRecommendations方法，該方法會(huì)向后端發(fā)送用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，并將返回的推薦結(jié)果保存在recommendedProducts中。
在getRecommendations方法中，我們使用axios庫(kù)發(fā)送POST請(qǐng)求到后端的/api/recommendations接口，傳遞用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。成功獲取到推薦結(jié)果后，將結(jié)果賦值給recommendedProducts數(shù)組。
需要注意的是，上述代碼中的后端接口路徑和數(shù)據(jù)格式是示例，具體根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修改。
希望這段代碼能幫助您理解如何在Vue中調(diào)用基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦算法！
總結(jié)起來(lái)，前端調(diào)用基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦算法的步驟包括傳遞用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)給后端，后端進(jìn)行計(jì)算并返回推薦結(jié)果給前端。具體實(shí)現(xiàn)方式可以根據(jù)項(xiàng)目需求和技術(shù)棧進(jìn)行選擇。
總結(jié)
基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦是一種常用的推薦算法，它通過(guò)分析用戶的購(gòu)買行為和評(píng)價(jià)記錄，找出用戶之間的相似性，并推薦給用戶可能感興趣的商品。本文介紹了基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦算法的設(shè)計(jì)思路，并提供了相關(guān)的代碼示例。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-712405.html
希望本文對(duì)您理解基于協(xié)同過(guò)濾的商品推薦算法和實(shí)現(xiàn)有所幫助，謝謝閱讀！文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-712405.html
到了這里，關(guān)于Spring Boot + Vue的網(wǎng)上商城之基于用戶的協(xié)同過(guò)濾的商品推薦實(shí)現(xiàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
