推荐系统

本教程演示了如何使用开源向量数据库 Milvus 构建一个推荐系统。

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使用的机器学习模型和第三方软件包括：

• PaddlePaddle
• Redis 或 MySQL
• Towhee (opens in a new tab)

推荐系统是信息过滤系统的一个子集，可以在各种场景中使用，包括个性化电影、音乐、产品和动态流推荐。与搜索引擎不同，推荐系统不要求用户精确描述他们的需求，而是通过分析用户行为来发现用户的需求和兴趣。

在本教程中，你将学习如何构建一个电影推荐系统，该系统能够根据用户的兴趣推荐电影。要构建这样一个推荐系统，首先下载一个与电影相关的数据集。本教程使用 MovieLens 1M 数据集。你也可以准备自己的数据集，其中应包括用户对电影的评分、用户的人口统计特征和电影描述等信息。使用 PaddlePaddle 将用户 ID 和特征合并，并将其转换为 256 维向量。以类似的方式将电影 ID 和特征转换为向量。将电影向量存储在 Milvus 中，并使用用户向量进行相似性搜索。如果用户向量与电影向量相似，Milvus 会返回电影向量及其 ID 作为推荐结果。然后使用存储在 Redis 或 MySQL 中的电影向量 ID 查询电影信息。