互聯網服務個性化才是王道。無論是直播平臺、內容推送、在線購物還是在線視頻觀看，我們所看到的內容，無疑都是被平臺精心策劃過的。這種策劃就是通過推薦系統產生的，推薦系統可以根據我們過去的行為和偏好來預測你可能喜歡什么，系統通過對大量數據的分析來識別用戶偏好，從而提供個性化的體驗，讓用戶保持參與度。

比較常用的推薦算法例如：

• 協同過濾
• 基于內容的推薦
• 矩陣分解
• 深度學習算法
• 流行度算法
• 多臂老虎機算法

另外，在大模型發展如日中天的當下，利用大模型來增強推薦系統也是一個非常有前景的設計?？梢岳么竽Ｐ偷恼Z義理解、多模態特征融合、在線學習能力、特征提取等能力，構建精準的用戶畫像、提升內容理解與表示、實現實時推薦和在線學習，從而顯著提升推薦系統的精準度和用戶體驗。但目前，大模型在算力資源依賴、數據隱私和模型泛化等也存在一些挑戰。

在各種推薦算法當中，協同過濾算法根據用戶行為和用戶之間的相似性進行推薦，是一種比較常見的個性化推薦方法。

本文推薦的推薦系統是Gorse

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

GitHub星：8.4K

Gorse是一個用Go語言開發的開源推薦系統。Gorse項目的目標是成為一個通用的開源推薦系統，可以快速嵌入到各種在線服務中。只要將項目（產品、內容或者服務等）、用戶和交互數據導入到Gorse中，系統將自動訓練模型，為每個用戶生成個性化推薦。

Gorse的執行過程

如下圖所示：

Gorse的架構

Gorse支持在單節點訓練，在預測推薦過程采用分布式的系統。Gorse的數據存儲支持MySQL、MongoDB或Postgres，中間結果緩存支持Redis、MySQL、MongoDB和Postgres。架構圖如下：

Gorse架構中，集群由一個主節點、多個工作節點和服務器節點組成。主節點負責模型訓練、非個性化物品推薦、配置管理和會員管理。服務器節點負責公開RESTful API和在線實時推薦。工作節點負責為每個用戶提供離線建議。此外，管理員還可以通過主節點上的儀表板進行系統監控、數據導入導出、系統狀態檢查等操作。

Gorse的特征：

• 支持多源推薦：推薦熱門、最新、基于用戶、基于項目和協同過濾的項目。
• 自動匹配模型：在后臺自動搜索最佳推薦模型。
• 分布式預測：在單節點訓練后，支持推薦階段的橫向擴展。
• RESTful API：為數據CRUD和推薦請求公開RESTful API。
• 在線評估：從最近插入的反饋中分析在線推薦性能。
• 儀表盤：提供GUI用于數據管理、系統監控和集群狀態檢查。
• Docker支持：使用Docker輕松安裝

Gorse的優勢：

• 高可擴展和高性能：Gorse針對處理大型數據集和提供實時建議進行了優化，使其適用于流量大的應用程序。
• 靈活性：支持多種算法，并可輕松自定義以適應不同的用例，無論您是需要協同過濾、基于內容的推薦還是混合模型。
• 開源：作為一個開源項目，Gorse可以免費使用、修改和集成到您現有的系統中。它受益于社區的持續貢獻和改進。
• 易于集成：Gorse提供了API和清晰的文檔，無論您是構建電子商務網站、新聞門戶還是流媒體服務。都可以直接集成到應用程序中。

怎么啟動？

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

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。

如何反饋數據？

在GUI界面的“任務”頁面上完成“查找項目的鄰居”任務后，即可嘗試將幾個反饋插入到Gorse中。假設Bob是一名前端開發人員，他在GitHub中加入了幾個“前端存儲庫”。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？

在反饋數據后，從Gorse的API我們可以發現哪些“前端相關的存儲庫”被推薦給Bob。

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