使用Elasticsearch实现基于标签的兴趣推荐

最新推荐文章于 2024-12-26 00:00:00 发布
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本文介绍了如何使用Elasticsearch实现基于标签的兴趣推荐系统。通过定义数据模型，索引文章并导入数据，然后根据标签进行查询推荐，实现个性化内容推荐。示例中展示了数据结构、数据导入和查询推荐的代码。

使用Elasticsearch实现基于标签的兴趣推荐

在大数据时代，人们面对海量的信息和内容，兴趣推荐成为了帮助用户发现个性化内容的重要手段。本文将介绍如何利用Elasticsearch构建一个基于标签的兴趣推荐系统。我们将使用Elasticsearch作为搜索引擎和存储引擎，通过索引和搜索标签信息来实现推荐功能。

首先，我们需要安装Elasticsearch并启动服务。你可以从Elasticsearch的官方网站上下载最新版本，并按照官方文档进行安装和配置。

接下来，我们需要定义数据模型和索引结构。在本示例中，我们将以文章为例，假设每篇文章都有多个标签。我们可以使用Elasticsearch的文档型索引来存储文章数据，并将标签作为一个字段进行索引。

下面是一个示例的索引结构和映射：

PUT /articles
{
   
   
  "mappings": {
   
   
    "properties"
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【大数据AI人工智能之推荐系统】基于Elasticsearch实现推荐引擎的原理与详细实现方案以及源代码详解【3】
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09-09 1443
在当今数字化时代，个性化推荐系统已成为众多在线平台不可或缺的组成部分。从电子商务到社交媒体，从新闻资讯到音视频流媒体，推荐引擎在提升用户体验、增加用户黏性和促进商业价值方面发挥着至关重要的作用。随着数据量的爆炸式增长和用户对实时、精准推荐需求的不断提高，传统的推荐系统架构面临着巨大的挑战。Elasticsearch作为一个分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索能力、灵活的数据模型和优秀的可扩展性而闻名。
【Elasticsearch】用ElasticSearch实现基于标签的兴趣推荐
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06-26 4276
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前提操作系统：macElasticSearch7.8推荐原理文章索引中有字段tags，存储了文章有关的标签每个用户都有自己的兴趣标签tags兴趣推荐就是用兴趣标签去匹配文章的标签，用户的一个兴趣标签命中N篇文章，用户的多个兴趣标签命中M篇文章，M和N有交叉，即文章中有重复，重复出现次数最多的文章就是最贴近用户兴趣的。原理理解起来简单，使用ES的目的是解决快速查询和排序的问题。创建索引PUTrc...
【大数据AI人工智能之推荐系统】基于Elasticsearch实现推荐引擎的原理与详细实现方案以及源代码详解【2】
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【大数据AI人工智能之推荐系统】基于Elasticsearch实现推荐引擎的原理与详细实现方案以及源代码详解(Java实现）【1】
AI天才研究院
09-09 1668
随着互联网和移动互联网的快速发展，信息过载问题日益严重。用户面对海量的信息，往往难以找到自己真正感兴趣的内容。推荐系统应运而生，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐其可能感兴趣的内容，从而解决信息过载问题，提升用户体验和平台效益。Elasticsearch 作为一个开源的分布式搜索和分析引擎，以其强大的搜索能力、高性能、可扩展性等特点，被广泛应用于各种场景，包括电商网站的商品搜索、社交平台的用户搜索、日志分析等等。同时，Elasticsearch 也为构建推荐系统提供了强大的支持。
推荐系统是如何在 Elasticsearch 中实现的
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借雨醉东风的博客
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关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富。
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