npm 包 jbrain 使用教程

jbrain 是一个由共建智能推荐系统（Jupiter）开源的前端工具包，专注于解决推荐系统在前端应用中的接入问题。它提供了基于 Vue 的组件和基础算法库，能够快速搭建一个推荐系统前端应用。本文将详细介绍 jbrain 的安装和使用方法，并提供使用案例。

安装

npm 安装

在命令行中输入以下命令，即可通过 npm 安装：

--- ------- ------ ------

CDN 引入

你也可以通过以下 CDN 引入 jbrain，不过由于 jbrain 依赖 Vue，需要先引入 Vue：

--------- -----
------
  ------
    ----- ----------------
    ------------- ----------
    ------- ------------------------------------------------------------
    ------- ----------------------------------------------------------------------
  -------
  ------
  -------
-------

使用

组件使用

jbrain 提供了两个组件：<jbrain-recommender> 和 <jbrain-rating>

<jbrain-recommender>

<jbrain-recommender> 负责渲染推荐结果。在模板中引用 <jbrain-recommender> 组件即可：

-------------------
  --------------
  ------------
  ----------------
  ------------------------
--

其中，items 是推荐的物品列表，user 是当前用户的信息，config 是推荐的配置信息。当用户请求推荐结果时，<jbrain-recommender> 会触发 recommend 事件，并将推荐结果以数组形式传递给 onRecommend 方法。

<jbrain-rating>

<jbrain-rating> 负责渲染评分组件。在模板中引用 <jbrain-rating> 组件即可：

--------------
  ------------
  ------------
  ----------------
  --------------
--

其中，item 是需要评分的物品，user 是当前用户的信息，config 是评分的配置信息。当用户评分后，<jbrain-rating> 会触发 rate 事件，并将评分结果以对象形式传递给 onRate 方法。

算法库使用

jbrain 提供了多种算法，包括基于矩阵分解的协同过滤算法，基于内容的推荐算法，和基于深度学习的推荐算法等。以下将详细介绍两个算法的使用方法。

基于矩阵分解的协同过滤算法

基于矩阵分解的协同过滤算法是一种流行的推荐算法。jbrain 提供了 JBrain.MF 类，包含了一系列方法用于调用该算法。

基于矩阵分解的协同过滤算法将用户-物品评分矩阵分解为用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵。用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵的乘积即为预测的评分矩阵。jbrain 的实现基于 ALS 算法，对于每个用户，在一定次数的迭代后，都将得到一组用户隐向量；对于每个物品，在一定次数的迭代后，都将得到一组物品隐向量。接下来，以 MovieLens 数据集为例，介绍 jbrain 中基于矩阵分解的协同过滤算法的使用方法：

-- -----
-------------------------------------------- -- -
  -- ----
  --- ----- - --- --------------------- -
    -------- --- ----------- ---
    ------- ----- ------ -----
  ---
  -- ----
  ------------
  -- ------
  --- ------ - ---------------- ---
  --------------------
---

以上代码中，JBrain.Utils.loadMovieLensData() 加载了电影评分数据集，JBrain.MF() 方法实例化了一个基于矩阵分解的协同过滤模型，其中 factors 是隐向量的维度，iterations 是迭代次数，lambda 和 alpha 是正则化参数，通过 model.fit() 方法训练模型，model.predict() 方法根据用户 ID 和物品 ID 预测评分。

基于深度学习的协同过滤算法

基于深度学习的协同过滤算法是目前最流行的推荐算法之一。jbrain 提供了 JBrain.DCF 类，包含了一系列方法用于调用该算法。

基于深度学习的协同过滤算法通过多层神经网络学习用户隐向量和物品隐向量。jbrain 的实现基于 TensorFlow.js 库，对于每个用户，在一定次数的迭代后，都将得到一个用户隐向量；对于每个物品，在一定次数的迭代后，都将得到一个物品隐向量。接下来，以 MovieLens 数据集为例，介绍 jbrain 中基于深度学习的协同过滤算法的使用方法：

-- -----
-------------------------------------------- -- -
  -- ----
  --- ----- - --- ---------------------- -
    ------- -- ------------- ------
    ------- ----- -------- ----
  ---
  -- ----
  ------------
  -- ------
  --- ------ - ---------------- ---
  --------------------
---

以上代码中，JBrain.Utils.loadMovieLensData() 加载了电影评分数据集，JBrain.DCF() 方法实例化了一个基于深度学习的协同过滤模型，其中 epochs 是迭代次数，learningRate 是学习率，layers 和 dropout 是神经网络的相关参数，通过 model.fit() 方法训练模型，model.predict() 方法根据用户 ID 和物品 ID 预测评分。

示例

为了更好地理解 jbrain 的使用方法，这里提供了一个详细的基于 jbrain 的推荐系统前端应用示例。

安装

--- ------- ------ ------

引用

--------- -----
------
------
  ----- ----------------
  --------- ------ -------------------
  ------- ------------------------------------------------------------
  ------- ----------------------------------------------------------------------
-------
------
  ---- ---------
    ------ ------ ----------------
    -----
      ---------------------
      -------- -------
      ------ ----------- ------------------
      ------- -----------------------------------
    ------
    ----
    ---- -------------------------
      -------------------------
      -------
        -------
          ----
            ------ -------
            -------------
            -------------
            -----------
          -----
        --------
        -------
          --- ----------- -- ----------- ---------------
            ------ ------- -------
            ------ --------- -------
            ------ --------- -------
            ----------- ------------------------------------
          -----
        --------
      --------
    ------
    ---- -------
      ----------------
    ------
    ----
    ---- --------------------
      ----------------
      -------
        -------
          ----
            ------ -------
            -------------
          -----
        --------
        -------
          --- -------------- ------- -- ------ --------------
            ------ ------ -------
            ------ ----- -------
          -----
        --------
      --------
    ------
    ---- -------
      ----------------
    ------
  ------
-------
--------
--- -----
  --- -------
  ----- -
    ----- - --- -- --
    ----------- ---
    ------ ---
    ------- -
      ------- -----
      --- -
        -------- ---
        ----------- ---
        ------- -----
        ------ -----
      --
      ---- -
        ------- --
        ------------- ------
        ------- -----
        -------- ----
      --
    -
  --
  -------- -
    ------------- -
      -- ------------ ---
      --------------- - -
        - --- ---- ----- ----- --- ----- ----- - ---- --
        - --- ---- ----- ----- --- ----- ----- - ---- --
        - --- ---- ----- ----- --- ----- ----- - ---- --
        - --- ---- ----- ----- --- ----- ----- - ---- --
        - --- ---- ----- ----- --- ----- ----- - ---- --
      --
    --
    ---------- -
      --- ----- - ------------------------ ------------ ------ ------
      -- --------------- -
        ------------------- - ------
        -- ---------- ---
      -
    --
    ----------------------- -
      --------------- - -----------
    --
    ------------ -
      ----------------------- - -----------
    --
  --
  ----------- -
    --------------------- -------------------
    ---------------- --------------
  --
  --------- -
    ---- ---------
      ------ ------ ----------------
      -----
        ---------------------
        -------- -------
        ------ ----------- ------------------
        ------- -----------------------------------
      ------
      ----
      ---- -------------------------
        -------------------------
        -------
          -------
            ----
              ------ -------
              -------------
              -------------
              -----------
            -----
          --------
          -------
            --- ----------- -- ----------- ---------------
              ------ ------- -------
              ------ --------- -------
              ------ --------- -------
              ----------- ------------------------------------
            -----
          --------
        --------
      ------
      ---- -------
        ----------------
      ------
      ----
      ---- --------------------
        ----------------
        -------
          -------
            ----
              ------ -------
              -------------
            -----
          --------
          -------
            --- -------------- ------- -- ------ --------------
              ------ ------ -------
              ------ ----- -------
            -----
          --------
        --------
      ------
      ---- -------
        ----------------
      ------
      -------------------
        --------------
        -----------------
        -------------------
        ------------
        ------------------------
        ------------------------
      ----------------------
      --------------
        --------------
        ------------
        -------------
        ------------
        ------------------------
        --------------
      -----------------
    ------
  --
---
---------
-------

总结

jbrain 是一个基于 Vue 的前端工具包，专注于解决推荐系统在前端应用中的接入问题。它提供了基于矩阵分解的协同过滤算法、基于深度学习的协同过滤算法、Vue 组件等多种功能，使得我们可以快速搭建前端推荐系统应用。在实际项目中，jbrain 可以大幅提高我们的开发效率和推荐算法的准确度，是不可或缺的工具之一。

来源：JavaScript中文网 ，转载请联系管理员！ 本文地址：https://www.javascriptcn.com/post/60055ada81e8991b448d8790

阅读全文

猜你喜欢

  • npm 包 reverse-proxy-mapping 使用教程

    在前端开发中，经常需要使用反向代理来解决跨域问题。而 reverse-proxy-mapping 就是一款非常优秀的 npm 包，它可以很方便地实现前后端分离的接口代理，本文就来介绍一下它的使用教程。

    2 年前
  • npm 包 tabdeel 使用教程

    介绍 tabdeel 是一个轻量级的 JavaScript 库，可以让你快速创建标签页和选项卡。它非常容易使用，支持多种样式和选项，适用于任何需要标签页和选项卡的项目。

    2 年前
  • npm 包 vue2-mobile-calendar 使用教程

    引言 在前端开发中，日期选择是一个非常常见的需求。而 vue2-mobile-calendar 就是基于 Vue2 实现的一个开源自适应移动设备的日期选择器组件。它可以支持多种语言、日期格式和国际化，...

    2 年前
  • npm 包 @xervo/logger 使用教程

    介绍 在前端开发中，很多时候我们需要输出日志信息来协助调试和排查问题。虽然可以使用 console.log() 等原生方法来输出信息，但这些方法在某些情况下并不够强大或灵活。

    2 年前
  • npm包 generator-not-bad-react-component 使用教程

    在React开发中，我们用到很多不同的React组件。为了更方便地创建和管理React组件，npm社区中出现了很多针对React组件的工具和库。其中一个很好的工具就是generator-not-bad...

    2 年前
  • npm 包 deparam 使用教程

    在前端开发中，我们经常需要将 URL 参数解析成对象，或将对象转化为 URL 参数。这个过程可能会让我们头痛，因为需要面对一堆琐碎的字符串操作。但是，幸运的是，有一个 npm 包可以帮助我们轻松地完成...

    2 年前
  • npm 包 montoyamoraga 使用教程

    简介 montoyamoraga 是一个基于 JavaScript 的 npm 包，用于在 web 开发中存储和获取数据。该包的作者是著名的代码教育家 Montoya Moraga。

    2 年前
  • npm 包 cycle-regl 使用教程

    npm 包 cycle-regl 使用教程 Cycle-Regl 是一个基于 WebGL 的 JavaScript 绘图库，提供了一种便捷的方式去创建高性能的动态图形。

    2 年前
  • npm 包 mytop 使用教程

    npm 是一个 Node.js 的包管理工具，允许开发者在应用程序中使用第三方模块。其中一个非常实用的 npm 包是 mytop。mytop 是一个基于 Node.js 的 CPU 监视器和性能分析工...

    2 年前
  • npm 包 sky-data-factory 使用教程

    在前端开发过程中，我们经常需要向后端请求数据来渲染页面。然而，后端返回的数据格式并不一定符合我们的需求，这就需要我们对数据进行处理。而 sky-data-factory 就是一款帮助我们处理和转换数据...

    2 年前
  • npm 包 sequelize-ssz 使用教程

    在 Node.js 中，有许多优秀的 ORM 框架可以帮助我们实现对数据库的操作。其中，sequelize 是一个较为流行的 ORM 框架，它支持多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、S...

    2 年前
  • npm 包 gun-asyncstorage 使用教程

    简介 在前端开发中，数据存储是一个重要的问题。通常情况下，我们会将数据存储在本地或者服务器上。而在移动端开发中，本地存储是一种比较常用的方案。本篇文章介绍了 npm 包 gun-asyncstorag...

    2 年前
  • npm 包 node-dom-draggable 使用教程

    前言 在 web 前端开发中，拖拽功能应用非常广泛。然而，实现拖拽功能常常需要大量的代码，特别是当我们需要在多个元素之间实现拖拽时，代码量更是会变得极其庞大。为了简化开发，我们可以使用 npm 包 n...

    2 年前
  • NPM 包 redux-actions-namespace 使用教程

    简介 redux-actions-namespace 是一个为 Redux 中 action 命名空间提供支持的 npm 包。它使得在 Redux 应用程序中使用命名空间更加容易和直观。

    2 年前
  • npm 包 toposplit 使用教程

    在前端开发中，有时候需要对一个字符串进行分割处理，并得到其中的关键内容。如果字符串是一个完整的地址、名字等需要拆分的数据，那么就需要一种智能化的方式进行分割。在这种情况下，npm 包 topospli...

    2 年前
  • npm 包 rektangular-grid 使用教程

    简介 rektangular-grid 是一个基于 React 的 npm 包，它提供了一种简单的方法来创建网格化布局。使用该包，您可以轻松地创建出任何规模的网格布局，并且仅需要很少的代码就可以达到精...

    2 年前
  • npm 包 vtex-graphql-builder 使用教程

    前言 随着前端技术的不断发展，现在大型的电商系统越来越多，而其中 VTEX 平台作为一种跨商业领域的电商系统引人注目。在这个平台中，VTEX GraphQL Builder 是一款非常重要的 npm ...

    2 年前
  • npm 包 generator-gradle-java 使用教程

    简介 generator-gradle-java 是一款用于生成新的 Gradle 项目的 Yeoman 生成器。使用它可以极大的提高项目的创建效率，并且可以自动化一些常见的开发任务。

    2 年前
  • npm 包 is-digit 使用教程

    在前端开发中，数字的判断是非常常见的需求，比如判断一个字符串是否为数字，或者判断一个输入框中输入的内容是否为数字。is-digit 是一个非常好用的 npm 包，可以方便地判断一个字符或字符串是否为数...

    2 年前
  • npm 包 object-assign-defined 使用教程

    在开发前端应用程序时，经常需要在 JavaScript 对象中进行属性合并操作。object-assign-defined 是一个常用的 npm 包，它提供了简单的 API，使得属性合并操作变得更加简...

    2 年前

相关推荐

    暂无文章