网站介绍
网站支持用户,听音乐,看文章,就看图片等功能,根据用户喜好,智能推荐,用户感兴趣的音乐文章等。
前后台,数据源分离,搜索使用的es搜索引擎,推荐的文章,音乐图片等,从缓存中获取。提高访问效率,增加网站安全性
个人网站,全部负责,前后端及测试工作.
推荐逻辑如下:
物品召回阶段:
基于内容召回:
对商品数据进行,分词、打分、倒排、排序,获取倒排文档
维护倒排文档矩阵,将数据放入缓存数据库redis中
针对用户的行为,搜索记录等,将单词对应的文档数据召回给模型训
练使用
基于协同召回:
根据用户行为数据 即,user、item、score 数据,对数据进行(1)归
一化
(2)两两取pair对
(3)对所有pair对的分数,进行求和
最后获取物品相似度矩阵,或者用户相似度矩阵,将数据放入缓存数
据库redis中。
使用物品相似度矩阵推荐逻辑:用户喜欢键盘,推荐给用户鼠标
使用用户相似度矩阵推荐逻辑:文艺青年A喜欢歌曲a,将该歌曲a推
荐给文艺青年B。