红色魔法：Redis豆瓣推荐系统

Redis是一个开源的高性能key-value数据库，它支持完全的关键字交换协议，提供数据持久化、高可用性、集群化等优秀特性。在本文中，我们将介绍如何使用Redis搭建一个豆瓣推荐系统。

1. 数据库设计

豆瓣推荐系统需要存储用户和用户行为数据，以及物品和物品特征数据。我们可以使用Redis的HASH数据结构存储这些信息，其中键是用户ID或物品ID，值是一个HashMap。

创建用户行为数据：

HSET user:1 activity:book 1HSET user:1 activity:movie 3HSET user:1 activity:music 5HSET user:2 activity:book 4HSET user:2 activity:movie 2HSET user:2 activity:music 2...

创建物品特征数据：

HSET item:1 tag:action 1HSET item:1 tag:adventure 1HSET item:1 tag:sci-fi 1HSET item:2 tag:drama 1HSET item:2 tag:romance 1HSET item:2 tag:classic 1...

2. 构建推荐列表

基于用户历史查询行为和物品特征，我们可以使用Redis的ZSET结构构建推荐列表。我们首先需要计算一个物品与用户查询行为之间的相似度分值，这可以使用协同过滤技术来完成。在本文中，我们将使用余弦相似度算法。

计算用户和物品的相似度：

def cosine_similarity(user, item):    user_tags = [tag for tag, count in redis.hgetall('user:%s' % user).items()]    item_tags = [tag for tag, count in redis.hgetall('item:%s' % item).items()]    common_tags = set(user_tags) & set(item_tags)    numerator = sum([redis.hget('user:%s' % user, tag) * redis.hget('item:%s' % item, tag) for tag in common_tags])    denominator = math.sqrt(sum([pow(redis.hget('user:%s' % user, tag), 2) for tag in user_tags])) * math.sqrt(sum([pow(redis.hget('item:%s' % item, tag), 2) for tag in item_tags]))    if not denominator:        return 0.0    else:        return float(numerator) / denominator

使用相似度分值来构建推荐列表：

def get_recommendations(user_id, num_items = 10):    ZKEY = 'user:%s:recs' % user_id    user_items = redis.hkeys('user:%s' % user_id)    for item_id in redis.keys('item:*'):        if item_id not in user_items:            score = cosine_similarity(user_id, item_id)            if score > 0.0:                redis.zadd(ZKEY, score, item_id)    return redis.zrevrange(ZKEY, 0, num_items-1, withscores=True)

3. 缓存推荐列表

由于计算相似度分值需要耗费时间，我们可以对用户的推荐列表进行缓存，以提升性能。我们可以使用Redis的LIST结构缓存推荐列表，当用户的查询行为发生变化时，我们可以轻松地更新这个列表。

def cache_recommendations(user_id, num_items = 10):    LKEY = 'user:%s:recs' % user_id    recommendations = get_recommendations(user_id, num_items)    redis.delete(LKEY)    for item_id, score in recommendations:        redis.lpush(LKEY, item_id)    redis.expire(LKEY, 60*60*24)

4. 基于实时查询更新推荐列表

为了让用户获得最新的推荐，我们可以随时检测用户的行为，当用户查询一个物品时，我们可以基于用户的实时行为更新推荐列表。

def query_item(user_id, item_id, num_items = 10):    redis.hincrby('user:%s' % user_id, 'activity:%s' % item_id, 1)    cache_recommendations(user_id, num_items)

完整代码请参见以下链接：

https://github.com/linanqiu/redis-recommendations

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