商品星级推荐Redis 集合驱动的优选（redis 集合 商品）

算法

集合式电商推荐算法是当今商品营销推荐最受欢迎的算法之一，有时也称为协同过滤或基于物品的推荐，基本思想是将用户的喜好人工标注或自动分配给每个项目，然后通过算法来确定可能感兴趣的项目。

传统的协同过滤算法大多基于用户历史购买行为，实时推荐延迟太高，无法即时反应流行商品，因此，近年来，Redis集合式推荐算法越来越受到电子商务界的关注。

Redis集合式推荐算法是一种多属性支持的算法，通过多维分析属性和数据，以挖掘潜在的商品推荐。它支持索引以及存储任务相关的数据，可以更快地完成任务，可以支持各种属性的聚类，得到准确有效的优选算法结果。

这种算法首先会对商品进行一个序列化操作，将属性映射成数字，采用 Redis 的散列表和集合功能，将多属性映射到一个或多个编码中，以实现高效的计算。然后，Redis 集合驱动的推荐算法将根据用户的特征和历史数据，计算用户的行为和每个商品的匹配度，从而可以得到相匹配的 商品推荐结果。

用 Redis 集合驱动的推荐算法给商品叫一个星级推荐的代码示例：

//基于用户的行为标注用户，商品分类和类别

String userLabel = “users”;

String typeLabel = “types”;

String categLabel = “categories”;

//这里可以根据商品特性进行推荐

String attrLabel = “attributes”;

//通过用户行为计算当前商品评分

Long score = connection.zscore(userLabel, itemId);

//根据商品特性评分

Long typeScore = connection.zscore(typeesLabel, typeId);

//按类别评分

Long categScore = connection.zscore(categLabel, categId);

//按照属性评分

Long attrScore = connection.zscore(attrLabel, attrId);

//计算最终的星级推荐度

Long starLevel = (score + typeScore + categScore + attrScore) / 4;

通过Redis集合驱动的优选算法，可以通过行为和属性的评分，一起计算商品的星级，得到更准确的结果。这种方式非常对电子商务市场有价值，有助于企业提高用户体验，丰富用户的消费体验并促进销售。