firebase - 在Firebase中处理推荐系统的大量数据

我正在构建一个推荐系统，在其中使用Firebase来存储和检索有关电影和用户首选项的数据。

每部电影可以具有多个属性，其数据如下所示：

{
    "titanic":
    {"1997": 1, "english": 1, "dicaprio": 1,    "romance": 1, "drama": 1 },
    "inception":
    { "2010": 1, "english": 1, "dicaprio": 1, "adventure": 1, "scifi": 1}
...
}

为了提出建议，我的算法需要输入所有数据（电影）并与用户个人资料进行匹配。

但是，在生产模式下，我需要检索超过10,000部电影。尽管该算法可以相对较快地处理此问题，但从Firebase加载数据需要花费大量时间。

我按以下方式检索数据：

firebase.database().ref(moviesRef).on('value', function(snapshot) {
    // snapshot.val();
}, function(error){
    console.log(error)
});

我想知道您是否对加快速度有任何想法？是否有解决此问题的插件或技术？

我知道反规范化可以帮助拆分数据，但问题是我确实需要所有电影和所有相应的属性。

最佳答案

我的建议是使用Cloud Functions来解决此问题。

解决方案1（理想情况下）

如果您可以每小时/每天/每周计算建议

您可以使用Cloud Functions Cron每天/每周启动一次，并每周/每天为每个用户计算推荐。这样，您可以获得的结果与Spotify每周的播放列表/建议大致相同。

这样做的主要优点是您的用户不必等待所有10,000部电影都被下载，因为这将在每个星期天晚上的云功能中进行，编译25条建议的列表，并保存到用户的数据节点中，您可以在用户访问其个人资料时下载。

您的云函数代码如下所示：

var movies, allUsers;

exports.weekly_job = functions.pubsub.topic('weekly-tick').onPublish((event) => {
  getMoviesAndUsers();
});

function getMoviesAndUsers () {
  firebase.database().ref(moviesRef).on('value', function(snapshot) {
    movies = snapshot.val();
    firebase.database().ref(allUsersRef).on('value', function(snapshot) {
        allUsers = snapshot.val();
        createRecommendations();
    });
});
}

function createRecommendations () {
  // do something magical with movies and allUsers here.

  // then write the recommendations to each user's profiles kind of like
  userRef.update({"userRecommendations" : {"reco1" : "Her", "reco2", "Black Mirror"}});
  // etc.
}

原谅伪代码。我希望这能给我一个想法。

然后，在您的前端，您将只需要为每个用户获取userRecommendations。这样，您可以将带宽和计算从用户设备转移到云功能。就效率而言，在不知道您如何计算建议的情况下，我无法提出任何建议。

解决方案2

如果您无法每小时/每天/每周计算建议，并且每次用户访问其建议面板时都必须这样做

然后，您可以在用户每次访问其推荐页面时触发云功能。为此，我使用的一种快速作弊解决方案是将一个值写入用户的个人资料，例如：{getRecommendations:true}，一次在页面加载后，然后在云函数中侦听getRecommendations中的更改。只要您具有这样的结构：

userID> getRecommendations：true

并且，如果您具有适当的安全规则，以便每个用户只能写入其路径，则此方法也将为您提供发出请求的正确userID。这样您就知道要为哪个用户计算建议。云功能很可能可以更快地提取10,000条记录并节省用户带宽，最后只能将建议写入用户个人资料。（类似于上面的解决方案1），您的设置如下所示：

[前端代码]

//on pageload
userProfileRef.update({"getRecommendations" : true});
userRecommendationsRef.on('value', function(snapshot) {  gotUserRecos(snapshot.val());  });

[云功能（后端代码）]

exports.userRequestedRecommendations = functions.database.ref('/users/{uid}/getRecommendations').onWrite(event => {
  const uid = event.params.uid;
  firebase.database().ref(moviesRef).on('value', function(snapshot) {
    movies = snapshot.val();
    firebase.database().ref(userRefFromUID).on('value', function(snapshot) {
        usersMovieTasteInformation = snapshot.val();
        // do something magical with movies and user's preferences here.
        // then
        return userRecommendationsRef.update({"getRecommendations" : {"reco1" : "Her", "reco2", "Black Mirror"}});
    });
  });
});

由于您的前端将在userRecommendationsRef处监听更改，因此一旦完成云功能，您的用户就会看到结果。这可能需要几秒钟，因此请考虑使用加载指示器。

P.S 1：我最终使用了比最初预期更多的伪代码，并删除了错误处理等，希望这通常能使您明白这一点。如果有任何不清楚的地方，请发表评论，我很乐意澄清。

附言2：我在为一个客户建立的小型内部服务中使用非常相似的流程，并且愉快地运行了一个多月。

关于firebase - 在Firebase中处理推荐系统的大量数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42753799/