4 лучших базы данных для систем рекомендаций в реальном времени

За последние несколько лет системы рекомендаций стали жизненно важными инструментами для повышения вовлеченности пользователей. Цифровые платформы внедряют эти решения, чтобы предлагать посетителям продукты и контент на основе предыдущих взаимодействий и того, что им понравилось или не понравилось. Используя большие наборы данных, доступные в Интернете, они могут определять предпочтения пользователей, тем самым упрощая пути покупателей и удовлетворенность клиентов.

Некоторые из лучших платформ в мире полагаются на эти системы, включая Amazon, YouTube и Netflix. Учитывая природу рекомендательных систем, им требуются сложные базы данных, которые будут связывать все воедино. В этой статье мы поговорим об этой технологии и лучших базах данных, которые вы можете использовать для ее создания.

Зачем пользователям нужны рекомендации в реальном времени?

Рекомендации в реальном времени стали решающим фактором для улучшения нашего опыта просмотра веб-страниц. Мы получаем вещи, когда хотим, так, как хотим, без необходимости терпеть бесполезную рекламу, видео и рекомендации по продуктам. Самое главное, рекомендации в реальном времени адаптируются к любым изменениям в нашем поведении, гарантируя, что предложения остаются актуальными с течением времени.

Возможно, лучшим примером этого является алгоритм YouTube. Платформа анализирует данные о ваших предыдущих просмотрах, чтобы предоставить предложения в соответствии с вашими интересами. Если вы когда-либо переключитесь на другие темы, алгоритм учтет этот сдвиг, изменив предложения по всем направлениям.

Рекомендации в реальном времени представляют ценность для всех участников. Пользователи могут видеть продукты, рекламу и контент, которые им интересны, сокращая время, необходимое для просмотра. С другой стороны, платформы, которые предоставляют лучшие предложения, выиграют от увеличения доходов или увеличения удержания пользователей.

Какой тип базы данных лучше всего подходит для рекомендаций?

Согласно многочисленным практическим примерам, графовые базы данных идеально подходят для создания рекомендательных систем в реальном времени. Эти системы отлично раскрывают связи между точками данных и определенными шаблонами. Среди прочего, графовые базы данных могут обнаруживать следующее поведение:

• Поведение, при котором пользователи покупают схожие продукты и услуги в течение более длительного периода времени.
• Ситуации, когда пользователи просматривают одни и те же ключевые слова в Интернете
• Пользователи, просматривающие определенную группу товаров, но покупающие разные продукты
• Ситуации, когда покупатель купил товар, а затем порекомендовал его друзьям
• Подписывайтесь на похожие каналы и группы в социальных сетях

Как бы то ни было, графовые базы данных могут раскрыть все виды поведения, которые могут показаться нестабильными для других систем. Хотя вы можете достичь схожих результатов с другим программным обеспечением, графовые решения всегда будут превосходить альтернативы, поскольку они намного лучше соединяют точки.

4 лучших графических базы данных для рекомендаций в реальном времени

Теоретически, вы можете использовать практически любую графовую базу данных для создания систем рекомендаций в реальном времени. Однако, основываясь на наших эмпирических знаниях, эти решения дадут наибольшую ценность из всех:

1. Neo4j

Если вы ищете надежное решение для базы данных, вам определенно стоит рассмотреть Neo4j. Это программное обеспечение, которое рекламируется как одна из лучших собственных графовых баз данных, полностью совместимо с ACID и обеспечивает фантастическое масштабирование. Neo4j использует язык запросов cypher, кластеризацию, графовые алгоритмы и визуализацию.

Большинство компаний хвалят Neo4j за его надежность и прочность. Помимо упомянутой ранее масштабируемости и кластеризации, он также обладает превосходной безопасностью, гарантируя, что ваши данные всегда защищены. С этой графовой базой данных вы можете легко перемещаться между узлами и обнаруживать закономерности, которые ранее не были заметны, что делает ее отличным выбором для рекомендательных систем.

2. NebulaGraph

Если вы ищете идеальную графовую базу данных для создания рекомендательного движка, не ищите дальше NebulaGraph. Решение с открытым исходным кодом — отличный выбор, если вам нужно обрабатывать большие объемы данных с минимальной задержкой. Помимо обнаружения соответствующих шаблонов на высокой скорости, NebulaGraph популярен своими аналитическими функциями.

Помимо рекомендательных систем, это цифровое решение может обеспечить огромную ценность для безопасности, социальных сетей, потоков капитала, графов знаний и ИИ. Система славится своими фантастическими рекомендациями по продуктам и контенту, а также персонализацией контента. Все эти функции фантастически подходят для интернет-магазинов, поскольку они позволяют компаниям извлекать выгоду из накопленных пользовательских данных.

3. TigerGraph

Возможно, лучшее в TigerGraph — это его скорость. Он может справиться со сложными графическими рабочими нагрузками в кратчайшие сроки, предоставляя превосходный опыт всем своим пользователям. Это делает его идеальным вариантом для особых случаев использования, когда пользователям требуются немедленные идеи.

Мы также хотели бы отметить, что TigerGraph использует TigerGraph Query Language или GSQL. С его помощью вы можете создавать параллельные, распределенные графовые базы данных, которые также включают в себя комплексную функциональность аналитики в реальном времени. Графовая база данных также обеспечивает поддержку GRPC, GSQL и ODBC.

4. Dграф

Dgraph отлично справляется с большими наборами данных, а также распределенными средами. Решение с открытым исходным кодом масштабируется горизонтально и использует язык запросов Dgraph. С помощью этой системы вы можете выполнять быстрые запросы, используя данные, хранящиеся в распределенных кластерах.

Если мы также учтем тот факт, что графовая база данных может справиться со сложными обходами, то станет очевидно, что это отличное решение для рекомендательных систем. Помимо прочего, пользователи могут наслаждаться согласованностью между кластерами, а также запросами с низкой задержкой. Все эти функции делают ее идеальной для крупномасштабных графовых приложений.

Заключение

Даже если вы предпочитаете какой-либо другой тип базы данных для создания рекомендательных систем, графовые решения остаются лучшим вариантом в вашем распоряжении. Эти базы данных блестяще раскрывают закономерности в больших наборах данных, быстро проходя сложные запросы.

Большинство графовых баз данных, таких как NebulaGraph, также обладают фантастическим потенциалом масштабирования. Они обеспечивают наилучшие результаты при анализе больших объемов данных и подключении многочисленных узлов. Графовые базы данных, как правило, быстры (особенно по сравнению с некоторыми другими типами баз данных) и обладают превосходными функциями аналитики в реальном времени.