1. 前言
在当今的电商行业中，推荐算法成为了一个不可或缺的部分。通过为用户推荐感兴趣的商品，可以大大提升用户购物的体验并增加平台收益。本文将介绍如何使用Golang和百度AI接口构建一个基于商品的推荐系统。
2. 百度AI接口
2.1 商品识别接口
首先，我们需要使用百度AI的商品识别接口，对于每个用户耗时耗力地标注商品信息是不可行的。但百度AI能为我们提供商品的基本信息，包括商品类别、价格、品牌等，方便我们进行后续的推荐。
以下是使用Golang对百度AI商品识别接口的调用示例代码：
// 初始化接口参数
options := recognition.CombineOptions(
recognition.WithTopNum(3),
recognition.WithServiceIP(),
recognition.WithServiceName("car"),
)
// 初始化客户端
c, _ := recognition.NewClient(
context.Background(),
&recognition.Auth{
AppID: "",
APIKey: "",
SecretKey: "",
},
)
// 构建请求参数
req := &recognition.CarRecognitionRequest{ImageURL: ""}
// 执行请求
resp, err := c.CarRecognition(req, options)
if err != nil {
log.Fatalf("failed to recognize car: %s", err)
}
// 打印返回结果
for i, result := range resp.Results {
log.Printf("Top%d: %s, 品牌：%s，车系：%s", i+1, result.Name, result.BrandName, result.SubBrandName)
}
2.2 商品搜索接口
接下来，我们需要使用百度AI的商品搜索接口，为用户推荐他们感兴趣的商品。商品搜索接口能够为我们提供基于商品名称或者商品描述的商品列表，并且还能根据一定的关键词来进行过滤和排序。
以下是使用Golang对百度AI商品搜索接口的调用示例代码：
// 初始化接口参数
options := search.CombineOptions(
search.WithCategory(""),
search.WithSort("0"),
search.WithPage(1),
search.WithPageSize(10),
search.WithServiceIP(),
search.WithServiceName("search"),
)
// 初始化客户端
c, _ := search.NewClient(
context.Background(),
&search.Auth{
AppID: "",
APIKey: "",
SecretKey: "",
},
)
// 构建请求参数
req := &search.GeneralSearchRequest{Keyword: ""}
// 执行请求
resp, err := c.GeneralSearch(req, options)
if err != nil {
log.Fatalf("failed to search: %s", err)
}
// 打印返回结果
for _, result := range resp.Results {
log.Printf("名称：%s，商品ID：%s，价格：%s", result.Name, result.ItemID, result.Price)
}
3. 推荐算法
接下来，我们需要根据用户历史购买记录和百度AI返回的商品信息，进行推荐。我们可以使用基于协同过滤的推荐算法。协同过滤是一种基于用户购买历史和推荐商品之间的相似度来进行推荐的算法。这种算法依赖于用户数据和商品数据的关系，因此越多的用户历史购买数据和商品信息，可以帮助算法更准确地进行推荐。
4. Golang推荐系统实现
有了上述的百度AI接口和推荐算法，我们可以开始实现推荐系统。下面是一个简单的实例：
4.1 初始化数据库
首先，我们需要初始化一个数据库，用于保存用户历史购买和推荐商品信息。以下是使用Golang初始化MySQL数据库的代码：
func InitDB() (*gorm.DB, error) {
db, err := gorm.Open(mysql.New(mysql.Config{
DSN: fmt.Sprintf("%s:%s@tcp(%s:%s)/%s?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local",
DB_USER, DB_PASSWORD, DB_HOST, DB_PORT, DB_NAME),
DefaultStringSize: 256,
DisableDatetimePrecision: true,
DisableForeignKeyConstraintWhenMigrating: true,
Logger: logger.Default.LogMode(logger.ExtraVerbose),
}), &gorm.Config{})
if err != nil {
return nil, err
}
// 迁移数据库表格
_ = db.AutoMigrate(&models.User{}, &models.Item{}, &models.Record{})
// 返回数据库实例
return db, nil
}
4.2 分析用户历史购买记录
接下来，我们需要分析用户的历史购买记录，根据用户购买的商品和商品之间的相似度，为用户推荐可能感兴趣的商品。以下是推荐算法示例代码：
func Recommend(db *gorm.DB, userID uint) ([]*models.Item, error) {
// 查询用户的历史购买记录
var records []models.Record
if err := db.Where("user_id = ?", userID).Find(&records).Error; err != nil {
return nil, err
}
// 保存所有被推荐商品（去重）
var items []*models.Item
itemMap := make(map[uint]bool)
// 分别计算每个商品与历史购买记录中已存在商品的相似度
for _, record := range records {
// 查询该商品的商品信息
var item models.Item
if err := db.First(&item, record.ItemID).Error; err != nil {
log.Printf("failed to find item: %s", err)
continue
}
// 查询与该商品相似的其他商品
relatedItems, err := findRelatedItems(db, item.ID)
if err != nil {
log.Printf("failed to find related items: %s", err)
continue
}
// 将所有相似的商品放入结果中
for _, relatedItem := range relatedItems {
if _, ok := itemMap[relatedItem.ID]; !ok {
items = append(items, relatedItem)
itemMap[relatedItem.ID] = true
}
}
}
// 返回优选排名的商品
rankItems, err := rankItems(db, items, userID)
if err != nil {
log.Printf("failed to rank items: %s", err)
return items, nil
}
return rankItems, nil
}
func findRelatedItems(db *gorm.DB, itemID uint) ([]*models.Item, error) {
// 查询该商品的商品信息
var item models.Item
if err := db.First(&item, itemID).Error; err != nil {
return nil, err
}
// 使用百度AI商品搜索接口，获取与该商品相似的其他商品
options := search.CombineOptions(
search.WithCategory(item.Category),
search.WithSort("0"),
search.WithPage(1),
search.WithPageSize(3),
search.WithServiceIP(),
search.WithServiceName("search"),
)
c, _ := search.NewClient(context.Background(), &search.Auth{
AppID: APP_ID,
APIKey: API_KEY,
SecretKey: SECRET_KEY,
})
req := &search.GeneralSearchRequest{Keyword: item.Name}
resp, err := c.GeneralSearch(req, options)
if err != nil {
return nil, err
}
// 整理返回结果
var items []*models.Item
for _, result := range resp.Results {
if result.Name != item.Name {
items = append(items, &models.Item{
Name: result.Name,
Price: result.Price,
})
}
}
return items, nil
}
func rankItems(db *gorm.DB, items []*models.Item, userID uint) ([]*models.Item, error) {
var newItems []*models.Item
// 首先计算该用户对候选商品的兴趣度
for _, item := range items {
// 计算商品的热度（购买次数）
var hotness float64
_ = db.Model(&models.Record{}).Where("item_id = ?", item.ID).Count(&hotness)
// 计算基于商品相似度和用户兴趣度的打分
var score float64
var cnt float64
var records []models.Record
db.Where("user_id = ?", userID).Find(&records)
for _, record := range records {
relatedItems, err := findRelatedItems(db, record.ItemID)
if err != nil {
log.Printf("failed to find related items: %s", err)
continue
}
for _, relatedItem := range relatedItems {
if relatedItem.ID == item.ID {
score += record.Score
cnt += 1
}
}
}
if cnt > 0 {
score /= cnt
}
// 计算总体评分（考虑热度和用户兴趣度）
rating := 0.2*score + 0.8*hotness
// 将评分放入实例属性中
item.Rating = rating
// 将符合要求的商品加入返回的新商品列表
if rating > 0 {
newItems = append(newItems, item)
}
}
// 按评分从高到低排序
sort.Slice(newItems, func(i, j int) bool {
return newItems[i].Rating > newItems[j].Rating
})
// 返回优选的前十个商品
if len(newItems) > 10 {
return newItems[:10], nil
}
return newItems, nil
}
4.3 集成百度AI接口
最后，我们需要将上述的推荐算法集成到使用百度AI接口的主程序中。以下是集成示例代码：
func main() {
// 初始化数据库
db, err := InitDB()
if err != nil {
log.Fatalf("failed to init database: %s", err)
}
// 查询所有用户，并为每个用户推荐商品
var users []models.User
if err := db.Find(&users).Error; err != nil {
log.Fatalf("failed to find users: %s", err)
}
for _, user := range users {
items, err := Recommend(db, user.ID)
if err != nil {
log.Printf("failed to recommend items for user %d: %s", user.ID, err)
continue
}
// 打印返回结果
log.Printf("recommended items for user %d:", user.ID)
for _, item := range items {
log.Printf("%s, %f", item.Name, item.Rating)
}
}
}
5. 结语
通过本文的介绍，读者可以了解到使用Golang和百度AI接口进行智能推荐的实现过程。这种方法可以帮助商家更好的了解消费者的需求，同时可以提供优质的商品推荐服务。