Spring Boot + Vue的网上商城之基于用户的协同过滤的商品推荐实现

Spring Boot + Vue的网上商城之基于协同过滤的商品推荐实现

协同过滤算法设计思路

1. 构建用户-商品评分矩阵：将用户的购买行为和评价记录转化为一个用户-商品评分矩阵，矩阵中的每个元素表示用户对商品的评分。
2. 计算用户之间的相似度：通过计算用户之间的相似度，找出与目标用户相似的其他用户。
3. 预测目标用户对未购买商品的评分：根据相似用户的评分和相似度，预测目标用户对未购买商品的评分。
4. 推荐商品给目标用户：根据预测评分，推荐评分高的商品给目标用户。

简介

当涉及到基于协同过滤的商品推荐系统时，可以使用以下图示来说明其工作原理：

用户评分数据             商品相似度矩阵         推荐结果
   |                          |                  |
   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     |
|---------|

在这个图示中，我们有一个用户评分数据表，其中包含了用户对不同商品的评分。每个用户和商品都有一个唯一的标识符。

接下来，我们使用这些评分数据来计算商品之间的相似度矩阵。相似度矩阵显示了不同商品之间的相似程度。在这个示例中，我们使用基于协同过滤的方法来计算相似度矩阵。

最后，我们可以使用相似度矩阵来为用户生成推荐结果。推荐结果是根据用户的评分数据和商品之间的相似度计算得出的。在这个示例中，我们展示了一些推荐结果，即推荐给用户的商品列表。

这个图示说明了基于协同过滤的商品推荐系统的工作原理。它涉及到用户评分数据、商品相似度矩阵和推荐结果之间的交互。希望这个图示能够帮助您更好地理解这个推荐系统！
在网上商城中，为用户提供个性化的商品推荐是提高用户购物体验和增加销售额的重要手段。基于协同过滤的商品推荐是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的购买行为和评价记录，找出用户之间的相似性，并推荐给用户可能感兴趣的商品。

代码实现

好的，下面对代码进行详细解释：

首先，我们定义了一个名为RatingMatrix的类，用于存储用户对商品的评分信息。这个类包含了一个matrix字段，它是一个Map<Long, Map<Long, Float>>类型的变量，用于存储用户和商品的评分数据。其中，外层的Map的键是用户ID，值是一个内层的Map，内层的Map的键是商品ID，值是评分。

RatingMatrix类提供了以下几个方法：

• addRating(Long userId, Long productId, Float rating)：用于向评分矩阵中添加一条评分记录。
• getRating(Long userId, Long productId)：根据用户ID和商品ID，获取对应的评分。
• getRatings(Long userId)：根据用户ID，获取该用户对所有商品的评分。
• getUserIds()：获取所有用户的ID。
• getProductIds()：获取所有商品的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;
  }
}

接下来，我们定义了一个名为CollaborativeFiltering的协同过滤类，它接受一个RatingMatrix对象作为参数。这个类包含了一些用于计算相似度和预测评分的方法。
CollaborativeFiltering类的构造函数接受一个RatingMatrix对象，并将其保存在ratingMatrix字段中。

CollaborativeFiltering类提供了以下几个方法：

• calculateSimilarity(Map<Long, Float> userRatings, Map<Long, Float> otherUserRatings)：计算两个用户之间的相似度。这里使用的是余弦相似度。
• calculatePredictedRating(Long userId, Long productId, Map<Long, Float> similarities)：根据用户之间的相似度，预测目标用户对某个商品的评分。
• getRecommendedProducts(Long userId)：根据用户的评分记录，计算相似度，并推荐评分高的商品给目标用户。

在getRecommendedProducts方法中，首先获取目标用户的评分记录和所有商品的ID。然后，计算目标用户与其他用户之间的相似度，并保存在similarities变量中。接下来，遍历所有商品，对于目标用户尚未评分的商品，计算预测评分，并将评分高于4.0的商品添加到推荐列表中。

最后，返回推荐列表。

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;
  }
}

前端调用

在前端调用基于协同过滤的商品推荐算法时，可以通过以下步骤进行：

1. 将用户的评分数据传递给后端。前端可以通过用户的行为记录或者用户的评价来获取用户对商品的评分数据。将这些评分数据发送给后端进行处理。

2. 后端使用基于协同过滤的商品推荐算法来计算推荐结果。后端接收到前端传递的用户评分数据后，可以使用之前提到的RatingMatrix和CollaborativeFiltering类来进行计算。首先，将前端传递的评分数据构建成一个RatingMatrix对象，并传递给CollaborativeFiltering类的构造函数。然后，调用getRecommendedProducts方法来获取推荐结果。

3. 后端将推荐结果返回给前端。后端计算出推荐结果后，将结果返回给前端。可以使用JSON格式将推荐结果返回给前端，前端可以根据返回的结果展示给用户。

需要注意的是，前端和后端之间的数据传递方式可以根据具体情况进行选择，可以使用HTTP请求、WebSocket等方式进行数据传递。

以下是使用Vue框架实现前端调用基于协同过滤的商品推荐算法的示例代码：

<template>
  <div>
    <h1>商品推荐</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() {
    // 在组件创建时调用后端接口获取推荐结果
    this.getRecommendations();
  },
  methods: {
    getRecommendations() {
      // 向后端发送用户评分数据
      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>

在上面的代码中，我们使用Vue的单文件组件的形式来实现前端页面。在data中定义了一个recommendedProducts数组，用于保存推荐的商品列表。

在created生命周期钩子中调用getRecommendations方法，该方法会向后端发送用户评分数据，并将返回的推荐结果保存在recommendedProducts中。

在getRecommendations方法中，我们使用axios库发送POST请求到后端的/api/recommendations接口，传递用户评分数据。成功获取到推荐结果后，将结果赋值给recommendedProducts数组。

需要注意的是，上述代码中的后端接口路径和数据格式是示例，具体根据实际情况进行修改。

希望这段代码能帮助您理解如何在Vue中调用基于协同过滤的商品推荐算法！
总结起来，前端调用基于协同过滤的商品推荐算法的步骤包括传递用户评分数据给后端，后端进行计算并返回推荐结果给前端。具体实现方式可以根据项目需求和技术栈进行选择。

总结

基于协同过滤的商品推荐是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的购买行为和评价记录，找出用户之间的相似性，并推荐给用户可能感兴趣的商品。本文介绍了基于协同过滤的商品推荐算法的设计思路，并提供了相关的代码示例。

希望本文对您理解基于协同过滤的商品推荐算法和实现有所帮助，谢谢阅读！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-712405.html

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