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プロジェクトの 1 つであるオンライン売買で drools を使用したいと考えていました。

イベントは、本を買う、ペンを買う、キンドルを買うようなものです。これらのイベントはデータベースに保存されます。

さて、以前に起こった出来事に基づいて、結果を決定したいと思います。

たとえば、人が次のシーケンスを持っていたとします。

1. Buy a book at a price.
2. Sell the same book at a higher price.

それで

Do something based on that.

誰かがこれを行った場合、

1. Buy a kindle.
2. Purchase a book in Science Section of books.

それで

show him the relevant content in the UI.

リストされているすべてのものをイベントとしてデータベースに持っています。これで、アクションを実行するためのインターフェースを作成し、イベントが発生したときに Customer を渡すためのインターフェースも作成しました。

イベントを処理し、一連のイベントに基づいて決定を下すのに最適なパフォーマンスを得るにはどうすればよいでしょうか。イベントがたくさんあるので、すべてのイベントを確実にメモリに保存することはできません。

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考慮すべきさまざまな側面があります。

  • 顧客に追加のアイテムを推奨するために、推奨エンジンがあります。ユースケースのほとんど/すべてが推奨事項である場合は、それらの1つを使用することをお勧めします。

  • 「すべてのイベントをメモリに保存する」必要はありません。実際、Droolsは、ルールベースに関連しなくなったイベントを削除します。ドキュメントには

「イベントは、作業メモリー内でしばらくすると自動的に期限切れになる場合があります。通常、これは、ナレッジベースの既存のルールに基づいて、イベントが一致してルールをアクティブ化できなくなった場合に発生します。ただし、いつ明示的に定義することは可能です。イベントは期限切れになるはずです。」

  • イベントを早期に削除できるようにするために、Droolsを使用して、「科学のトピックが好き」、「電子書籍リーダーを所有している」などの集計データを生成します。これらはイベントから推測できますが、メモリの消費量は少なくなります。
于 2012-07-26T07:13:19.470 に答える