互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)個(gè)性化才是王道。無論是直播平臺(tái)、內(nèi)容推送、在線購物還是在線視頻觀看，我們所看到的內(nèi)容，無疑都是被平臺(tái)精心策劃過的。這種策劃就是通過推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)我們過去的行為和偏好來預(yù)測(cè)你可能喜歡什么，系統(tǒng)通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析來識(shí)別用戶偏好，從而提供個(gè)性化的體驗(yàn)，讓用戶保持參與度。

比較常用的推薦算法例如：

• 協(xié)同過濾
• 基于內(nèi)容的推薦
• 矩陣分解
• 深度學(xué)習(xí)算法
• 流行度算法
• 多臂老虎機(jī)算法

另外，在大模型發(fā)展如日中天的當(dāng)下，利用大模型來增強(qiáng)推薦系統(tǒng)也是一個(gè)非常有前景的設(shè)計(jì)?？梢岳么竽Ｐ偷恼Z義理解、多模態(tài)特征融合、在線學(xué)習(xí)能力、特征提取等能力，構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶畫像、提升內(nèi)容理解與表示、實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推薦和在線學(xué)習(xí)，從而顯著提升推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)度和用戶體驗(yàn)。但目前，大模型在算力資源依賴、數(shù)據(jù)隱私和模型泛化等也存在一些挑戰(zhàn)。

在各種推薦算法當(dāng)中，協(xié)同過濾算法根據(jù)用戶行為和用戶之間的相似性進(jìn)行推薦，是一種比較常見的個(gè)性化推薦方法。

本文推薦的推薦系統(tǒng)是Gorse

源碼地址：https://github.com/gorse-io/gorse

GitHub星：8.4K

Gorse是一個(gè)用Go語言開發(fā)的開源推薦系統(tǒng)。Gorse項(xiàng)目的目標(biāo)是成為一個(gè)通用的開源推薦系統(tǒng)，可以快速嵌入到各種在線服務(wù)中。只要將項(xiàng)目（產(chǎn)品、內(nèi)容或者服務(wù)等）、用戶和交互數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Gorse中，系統(tǒng)將自動(dòng)訓(xùn)練模型，為每個(gè)用戶生成個(gè)性化推薦。

Gorse的執(zhí)行過程

如下圖所示：

Gorse的架構(gòu)

Gorse支持在單節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練，在預(yù)測(cè)推薦過程采用分布式的系統(tǒng)。Gorse的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)支持MySQL、MongoDB或Postgres，中間結(jié)果緩存支持Redis、MySQL、MongoDB和Postgres。架構(gòu)圖如下：

Gorse架構(gòu)中，集群由一個(gè)主節(jié)點(diǎn)、多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)和服務(wù)器節(jié)點(diǎn)組成。主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練、非個(gè)性化物品推薦、配置管理和會(huì)員管理。服務(wù)器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)公開RESTful API和在線實(shí)時(shí)推薦。工作節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)為每個(gè)用戶提供離線建議。此外，管理員還可以通過主節(jié)點(diǎn)上的儀表板進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)控、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、系統(tǒng)狀態(tài)檢查等操作。

Gorse的特征：

• 支持多源推薦：推薦熱門、最新、基于用戶、基于項(xiàng)目和協(xié)同過濾的項(xiàng)目。
• 自動(dòng)匹配模型：在后臺(tái)自動(dòng)搜索最佳推薦模型。
• 分布式預(yù)測(cè)：在單節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練后，支持推薦階段的橫向擴(kuò)展。
• RESTful API：為數(shù)據(jù)CRUD和推薦請(qǐng)求公開RESTful API。
• 在線評(píng)估：從最近插入的反饋中分析在線推薦性能。
• 儀表盤：提供GUI用于數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)監(jiān)控和集群狀態(tài)檢查。
• Docker支持：使用Docker輕松安裝

Gorse的優(yōu)勢(shì)：

• 高可擴(kuò)展和高性能：Gorse針對(duì)處理大型數(shù)據(jù)集和提供實(shí)時(shí)建議進(jìn)行了優(yōu)化，使其適用于流量大的應(yīng)用程序。
• 靈活性：支持多種算法，并可輕松自定義以適應(yīng)不同的用例，無論您是需要協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦還是混合模型。
• 開源：作為一個(gè)開源項(xiàng)目，Gorse可以免費(fèi)使用、修改和集成到您現(xiàn)有的系統(tǒng)中。它受益于社區(qū)的持續(xù)貢獻(xiàn)和改進(jìn)。
• 易于集成：Gorse提供了API和清晰的文檔，無論您是構(gòu)建電子商務(wù)網(wǎng)站、新聞門戶還是流媒體服務(wù)。都可以直接集成到應(yīng)用程序中。

怎么啟動(dòng)？

由于Gorse支持Docker，如果想嘗試一下，可以直接以Docker方式啟動(dòng)。

docker run -p 8088:8088 zhenghaoz/gorse-in-one --playground

在瀏覽器中訪問：http://localhost:8088

即可了解Gorse的GUI儀表盤。

如何反饋數(shù)據(jù)？

在GUI界面的“任務(wù)”頁面上完成“查找項(xiàng)目的鄰居”任務(wù)后，即可嘗試將幾個(gè)反饋插入到Gorse中。假設(shè)Bob是一名前端開發(fā)人員，他在GitHub中加入了幾個(gè)“前端存儲(chǔ)庫”。我們把他的星星反饋插入到Gorse。

read -d '' JSON << EOF
[
    { \"FeedbackType\": \"star\", \"UserId\": \"bob\", \"ItemId\": \"vuejs:vue\", \"Timestamp\": \"2022-02-24\" },
    { \"FeedbackType\": \"star\", \"UserId\": \"bob\", \"ItemId\": \"d3:d3\", \"Timestamp\": \"2022-02-25\" },
    { \"FeedbackType\": \"star\", \"UserId\": \"bob\", \"ItemId\": \"dogfalo:materialize\", \"Timestamp\": \"2022-02-26\" },
    { \"FeedbackType\": \"star\", \"UserId\": \"bob\", \"ItemId\": \"mozilla:pdf.js\", \"Timestamp\": \"2022-02-27\" },
    { \"FeedbackType\": \"star\", \"UserId\": \"bob\", \"ItemId\": \"moment:moment\", \"Timestamp\": \"2022-02-28\" }
]
EOF

curl -X POST http://127.0.0.1:8088/api/feedback \
   -H 'Content-Type: application/json' \
   -d "$JSON"

 獲得用戶推薦？

在反饋數(shù)據(jù)后，從Gorse的API我們可以發(fā)現(xiàn)哪些“前端相關(guān)的存儲(chǔ)庫”被推薦給Bob。

curl http://127.0.0.1:8088/api/recommend/bob?n=10