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
浙公网安备 33010602011771号