در سیستم‌های مدرن، استفاده از ارسال نوتیفیکیشن‌های هوشمند یکی از راه‌های موثر برای افزایش تعامل کاربران و بهبود تجربه کاربری است. در این مقاله، به پیاده‌سازی یک سیستم ارسال نوتیفیکیشن هوشمند با استفاده از یادگیری تقویتی در NestJS می‌پردازیم. این سیستم شامل ذخیره‌سازی رفتار کاربران، مدل‌های یادگیری عمیق، استفاده از صف‌های مدیریت ارسال، و سیستم زمان‌بندی خودکار برای جمع‌آوری داده‌ها است. هدف این سیستم، ارسال نوتیفیکیشن در زمان‌های بهینه برای افزایش تعامل کاربران است.
نکته مهم:در تهیه این مقاله از هوش مصنوعی کمک گرفته شده است.
۱. ترکیب اتوماسیون و تحلیل دستی برای ارزیابی عملکرد
چرا باید این کار را انجام داد؟
هرچند اتوماسیون داده‌ها را به‌صورت خودکار و دقیق جمع‌آوری می‌کند، اما نیاز به بررسی‌های دستی نیز وجود دارد. سیستم‌های هوشمند می‌توانند معیارهای عملکرد را به‌طور روزانه و هفتگی گزارش دهند، اما این گزارش‌ها به تنهایی کافی نیستند؛ چرا که ممکن است در داده‌های جمع‌آوری‌شده الگوها و جزئیاتی وجود داشته باشد که یک برنامه‌نویس یا تحلیل‌گر با تجربه بتواند آن‌ها را شناسایی و تفسیر کند. بازبینی دستی به تیم‌ها اجازه می‌دهد که نقاط ضعف سیستم، داده‌های غیرمنتظره و یا تغییرات ناگهانی در رفتار کاربران را تحلیل کنند.
مزایا:
- تنظیمات دقیق‌تر: بازبینی دستی به تنظیمات بهینه‌تر و دقیق‌تر سیستم کمک می‌کند.
- یادگیری و بهبود مستمر: تحلیل‌های دستی از گزارش‌های دوره‌ای باعث می‌شود که سیستم به صورت مداوم بهبود یابد و کارایی آن ارتقا پیدا کند.
- کشف مشکلات پنهان: برخی مشکلات پیچیده که به راحتی در تحلیل‌های خودکار قابل شناسایی نیستند، با مداخله انسانی بهتر شناسایی می‌شوند.
۲. بهره‌گیری از یادگیری آنلاین برای تطبیق سریع مدل با تغییرات رفتاری کاربران
چرا باید این کار را انجام داد؟
یادگیری آنلاین به مدل اجازه می‌دهد تا به صورت بلادرنگ و بر اساس داده‌های جدید به‌روزرسانی شود. کاربران به‌صورت مداوم رفتارهای خود را تغییر می‌دهند و ممکن است زمان‌های مختلفی برای تعامل با نوتیفیکیشن‌ها داشته باشند. یادگیری آنلاین به سیستم کمک می‌کند تا به سرعت این تغییرات را شناسایی کرده و زمان ارسال نوتیفیکیشن‌ها را بر اساس این الگوها تنظیم کند. در صورت عدم استفاده از یادگیری آنلاین، ممکن است سیستم نتواند به تغییرات رفتاری کاربران پاسخ مناسبی بدهد و باعث کاهش تعامل شود.
مزایا:
- سازگاری با تغییرات رفتار کاربران: یادگیری آنلاین امکان تنظیم سریع و بلادرنگ مدل با رفتارهای متغیر کاربران را فراهم می‌کند.
- بهبود پیش‌بینی و زمان‌بندی: با تطبیق سریع مدل، سیستم می‌تواند پیش‌بینی‌های بهتری از زمان‌های مناسب برای ارسال نوتیفیکیشن‌ها ارائه دهد.
- افزایش تعامل: ارسال نوتیفیکیشن‌ها در زمان‌های بهینه‌تر منجر به افزایش تعامل کاربران با نوتیفیکیشن‌ها می‌شود.
۳. بهینه‌سازی چندمعیاری با داده‌های بیشتر و تنظیمات دقیق‌تر
چرا باید این کار را انجام داد؟
سیستم‌های پیچیده معمولاً باید هم‌زمان چندین معیار مختلف را بهینه‌سازی کنند. برای مثال، در سیستم ارسال نوتیفیکیشن هوشمند، معیارهای مختلفی مانند نرخ تعامل، زمان پاسخ کاربران و هزینه پردازش وجود دارند. بهینه‌سازی این معیارها به صورت هم‌زمان کمک می‌کند که مدل نه تنها بیشترین تعامل ممکن را به دست آورد، بلکه به صورت کارآمد و با کمترین هزینه منابع را مصرف کند. با افزودن داده‌های تاریخی بیشتر و تنظیمات دقیق‌تر برای هر معیار، مدل می‌تواند به تدریج به یک حالت بهینه نزدیک شود که هم کارایی را افزایش دهد و هم تجربه کاربران را بهبود بخشد.
مزایا:
- کاهش مصرف منابع: بهینه‌سازی چندمعیاری باعث می‌شود که هزینه پردازش و مصرف منابع کاهش یابد.
- تعادل بین معیارها: تنظیمات دقیق‌تر به مدل کمک می‌کند تا تعادلی بین معیارهای مختلف ایجاد کند و نیازهای کاربر و سیستم را به طور هم‌زمان برآورده کند.
- ارتقای تجربه کاربری: بهینه‌سازی معیارهایی نظیر نرخ تعامل و زمان پاسخ کاربران، مستقیماً تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد و کاربران بیشتری به نوتیفیکیشن‌ها پاسخ خواهند داد.
۱. ماژول ذخیره‌سازی داده‌های رفتاری کاربران با Redis
برای ذخیره و مدیریت داده‌های مربوط به تعاملات کاربران از Redis استفاده می‌کنیم.
// src/redis/redis.module.ts
import { Module } from '@nestjs/common';
import { RedisModule } from '@liaoliaots/nestjs-redis';
@Module({
imports: [
RedisModule.forRoot({
config: {
host: 'localhost',
port: 6379,
},
}),
],
exports: [RedisModule],
})
export class CustomRedisModule {}
// src/user-history/user-history.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { InjectRedis, Redis } from '@liaoliaots/nestjs-redis';
@Injectable()
export class UserHistoryService {
constructor(@InjectRedis() private readonly redis: Redis) {}
async logInteraction(userId: string, interaction: string) {
const timestamp = new Date().toISOString();
await this.redis.lpush(`user:${userId}:interactions`, `${interaction}:${timestamp}`);
}
async getUserHistory(userId: string) {
return this.redis.lrange(`user:${userId}:interactions`, 0, -1);
}
}
۲. ایجاد سیستم صف با BullMQ
برای مدیریت ارسال نوتیفیکیشن‌ها از BullMQ استفاده می‌کنیم تا نوتیفیکیشن‌ها به صورت زمان‌بندی شده ارسال شوند.
// src/queue/queue.module.ts
import { Module } from '@nestjs/common';
import { BullModule } from '@nestjs/bull';
import { NotificationProcessor } from './notification.processor';
@Module({
imports: [
BullModule.forRoot({
redis: {
host: 'localhost',
port: 6379,
},
}),
BullModule.registerQueue({
name: 'notificationQueue',
}),
],
providers: [NotificationProcessor],
exports: [BullModule],
})
export class QueueModule {}
// src/queue/notification.processor.ts
import { Process, Processor } from '@nestjs/bull';
import { Job } from 'bullmq';
@Processor('notificationQueue')
export class NotificationProcessor {
@Process()
async handleNotification(job: Job<{ userId: string; content: string }>) {
const { userId, content } = job.data;
console.log(`ارسال نوتیفیکیشن به کاربر ${userId}: ${content}`);
// کد ارسال نوتیفیکیشن (مانند ارسال ایمیل یا پیامک)
}
}
۳. ایجاد و استفاده از مدل یادگیری تقویتی و آنلاین با TensorFlow.js
در این بخش، یک مدل یادگیری عمیق با بهینه‌سازی چندمعیاری برای تحلیل داده‌های رفتاری کاربران و پیش‌بینی بهترین زمان ارسال نوتیفیکیشن پیاده‌سازی می‌شود.
// src/reinforcement/deep-reinforcement.service.ts
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
export class DeepReinforcementService {
private model: tf.Sequential;
constructor() {
this.model = tf.sequential();
this.model.add(tf.layers.dense({ units: 128, activation: 'relu', inputShape: [10] }));
this.model.add(tf.layers.dense({ units: 64, activation: 'relu' }));
this.model.add(tf.layers.dense({ units: 32, activation: 'relu' }));
this.model.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: 'linear' }));
this.model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'meanSquaredError' });
}
async trainModel(trainingData: any) {
const xs = tf.tensor2d(trainingData.inputs);
const ys = tf.tensor2d(trainingData.outputs);
await this.model.fit(xs, ys, { epochs: 100, batchSize: 32 });
}
async predict(inputData: number[]): Promise<number> {
const inputTensor = tf.tensor2d([inputData]);
const prediction = (await this.model.predict(inputTensor)) as tf.Tensor;
return prediction.dataSync()[0];
}
}
// src/reinforcement/online-learning.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { DeepReinforcementService } from './deep-reinforcement.service';
@Injectable()
export class OnlineLearningService {
constructor(private readonly deepReinforcementService: DeepReinforcementService) {}
async updateModel(newData: { inputs: number[]; output: number }) {
const xs = tf.tensor2d([newData.inputs]);
const ys = tf.tensor2d([[newData.output]]);
await this.deepReinforcementService.model.fit(xs, ys, { epochs: 1 });
}
async getOptimalAction(inputData: number[]): Promise<number> {
return await this.deepReinforcementService.predict(inputData);
}
}
۴. سرویس نوتیفیکیشن بهینه‌سازی شده و ارتباط با یادگیری تقویتی
// src/notification/notification.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { OnlineLearningService } from '../reinforcement/online-learning.service';
import { InjectQueue } from '@nestjs/bull';
import { Queue } from 'bullmq';
@Injectable()
export class NotificationService {
constructor(
private readonly onlineLearningService: OnlineLearningService,
@InjectQueue('notificationQueue') private readonly notificationQueue: Queue,
) {}
async scheduleNotification(userId: string, content: string, inputData: number[]) {
const optimalDelay = await this.onlineLearningService.getOptimalAction(inputData);
await this.notificationQueue.add('sendNotification', { userId, content }, { delay: optimalDelay });
}
async logUserInteraction(userId: string, inputData: number[], response: number) {
await this.onlineLearningService.updateModel({ inputs: inputData, output: response });
}
}
۵. ارزیابی چندمعیاری عملکرد و جمع‌آوری خودکار داده‌ها
// src/metrics/metrics.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
@Injectable()
export class MetricsService {
private metrics: any = { engagementRate: [], responseTime: [], successRate: [] };
addMetric(metricName: string, value: number) {
if (this.metrics[metricName]) {
this.metrics[metricName].push(value);
}
}
getMetrics() {
return {
engagementRate: this.calculateAverage(this.metrics.engagementRate),
responseTime: this.calculateAverage(this.metrics.responseTime),
successRate: this.calculateAverage(this.metrics.successRate),
};
}
private calculateAverage(values: number[]) {
return values.length ? values.reduce((acc, value) => acc + value, 0) / values.length : 0;
}
}
سرویس زمان‌بندی برای جمع‌آوری داده‌ها
// src/metrics/metrics-scheduler.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { Cron, CronExpression
} from '@nestjs/schedule';
import { MetricsService } from './metrics.service';
@Injectable()
export class MetricsSchedulerService {
constructor(private readonly metricsService: MetricsService) {}
@Cron(CronExpression.EVERY_DAY_AT_MIDNIGHT)
handleDailyMetricsCollection() {
this.collectAndLogMetrics('روزانه');
}
@Cron(CronExpression.EVERY_WEEK)
handleWeeklyMetricsReport() {
const report = this.metricsService.getMetricsReport('هفتگی');
this.sendReport(report);
}
private collectAndLogMetrics(frequency: string) {
const metricsData = this.metricsService.getMetrics();
console.log(`[${frequency}]:`, metricsData);
}
private sendReport(report: any) {
console.log('ارسال گزارش هفتگی:', report);
// کد ارسال گزارش به ایمیل یا سیستم مانیتورینگ
}
}
۶. کنترلر برای فراخوانی سرویس نوتیفیکیشن و یادگیری تقویتی
// src/notification/notification.controller.ts
import { Controller, Post, Body } from '@nestjs/common';
import { NotificationService } from './notification.service';
@Controller('notifications')
export class NotificationController {
constructor(private readonly notificationService: NotificationService) {}
@Post()
async sendNotification(
@Body('userId') userId: string,
@Body('content') content: string,
@Body('inputData') inputData: number[],
) {
await this.notificationService.scheduleNotification(userId, content, inputData);
return { message: 'Notification scheduled successfully' };
}
}
۷. ماژول اصلی برای راه‌اندازی سرویس‌ها
// src/app.module.ts
import { Module } from '@nestjs/common';
import { ScheduleModule } from '@nestjs/schedule';
import { CustomRedisModule } from './redis/redis.module';
import { QueueModule } from './queue/queue.module';
import { MetricsModule } from './metrics/metrics.module';
import { NotificationModule } from './notification/notification.module';
@Module({
imports: [
CustomRedisModule,
QueueModule,
MetricsModule,
NotificationModule,
ScheduleModule.forRoot(),
],
})
export class AppModule {}
این پیاده‌سازی شامل تمامی بخش‌های لازم برای مدیریت و ارسال هوشمند نوتیفیکیشن‌ها است و با استفاده از یادگیری تقویتی و چندمعیاری بهینه شده است. این سیستم با جمع‌آوری گزارش‌های روزانه و هفتگی و بازبینی مستمر، امکان بهبود عملکرد و بهینه‌سازی مداوم را فراهم می‌کند.
