学习时间:7小时
代码量:310行(推荐算法)
博客量:1篇
核心学习内容:

协同过滤算法实现:

python

使用Surprise库

from surprise import KNNBasic
algo = KNNBasic(k=20, sim_options={'user_based': True})
algo.fit(trainset)
predictions = algo.test(testset)
Redis存储用户画像:

bash
HSET user:1001 preferences "computer_science" 0.8 "novel" 0.6
推荐效果:
📊 点击率提升35%(AB测试结果)
工程挑战:

Java调用Python脚本性能差 → 改用Jython嵌入执行
明日计划:

微服务拆分(Spring Cloud)

服务注册中心Nacos