Online-Empfehlung von Redis in PHP-Anwendungen

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Webanwendungen wächst die Zahl der Nutzer von Webanwendungen immer weiter. Webanwendungen erfordern Empfehlungssysteme, die Benutzern dabei helfen, wertvolle Informationen zu finden. Online-Empfehlungen sind ein sehr wichtiges Anwendungsfeld. Redis ist ein leistungsstarkes speicherbasiertes Schlüsselwertspeichersystem, das sich für die Implementierung von Online-Empfehlungssystemen eignet. PHP ist eine häufig verwendete Web-Programmiersprache und ein häufig verwendetes Tool zur Implementierung von Online-Empfehlungssystemen. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Redis Online-Empfehlungen in PHP-Anwendungen implementiert.

1. Einführung in Redis

Redis ist ein speicherbasiertes Schlüsselwertspeichersystem, das umfangreiche Datenstrukturen und leistungsstarke Vorgänge unterstützt. Die Anwendungsszenarien sind sehr umfangreich und umfassen Cache, Nachrichtenwarteschlange, Zähler usw. Redis ist bekannt für seine hohe Leistung, Flexibilität und Zuverlässigkeit und wird häufig in verteilten Systemen, Webanwendungen, mobilen Anwendungen und anderen Bereichen eingesetzt.

2. PHP und Redis

PHP ist eine Programmiersprache, die häufig in der Webprogrammierung verwendet wird. Es ist einfach, leicht zu erlernen und zu verwenden und ermöglicht die schnelle Entwicklung von Webanwendungen. Redis und PHP sind zwei unabhängige Technologien, die jedoch gut zusammenarbeiten, um effiziente und zuverlässige Webanwendungen zu erstellen.

Es gibt im Wesentlichen zwei Möglichkeiten, Redis und PHP zu kombinieren: Eine besteht darin, Redis als PHP-Cache zu verwenden, und die andere darin, Redis direkt in PHP zu verwenden. Die Verwendung von Redis als Caching-Methode kann die Reaktionsgeschwindigkeit und Parallelitätsleistung von Webanwendungen verbessern und das Benutzererlebnis verbessern. Durch die Verwendung von Redis als Datenstruktur in PHP können komplexere Geschäftsanforderungen und Algorithmen mit höherer Flexibilität implementiert werden.

3. Online-Empfehlung

Online-Empfehlung bezieht sich auf die Empfehlung von Artikeln, Diensten oder Inhalten, die für Benutzer von Interesse sind, in Echtzeit basierend auf ihrem historischen Verhalten und persönlichen Informationen. Das Online-Empfehlungssystem aktualisiert kontinuierlich das Präferenzmodell des Benutzers durch Online-Lernen, um genauere Empfehlungen zu erhalten.

Online-Empfehlungssysteme werden hauptsächlich in zwei Typen unterteilt: inhaltsbasierte Empfehlungen und auf kollaborativer Filterung basierende Empfehlungen. Bei der inhaltsbasierten Empfehlung werden ähnliche Artikel basierend auf den Attributen des Artikels und dem historischen Verhalten des Benutzers empfohlen. Auf kollaborativer Filterung basierende Empfehlungen basieren auf der Interaktion zwischen Benutzern und Artikeln und empfehlen Artikel, die anderen Benutzern gefallen und ähnliche Interessen wie der Benutzer haben.

4. Anwendung von Redis in kollaborativen filterbasierten Empfehlungen

In kollaborativen filterbasierten Empfehlungen kann Redis verwendet werden, um Benutzerpräferenzmodelle und Artikelähnlichkeitsmodelle zu implementieren.

4.1 Benutzerpräferenzmodell

Das Benutzerpräferenzmodell bezieht sich auf die Präferenz des Benutzers für verschiedene Elemente. Redis kann die Hash-Datenstruktur verwenden, um das Benutzerpräferenzmodell zu speichern, wobei die Benutzer-ID als Schlüssel und die Artikel-ID und die Bewertung als Wert verwendet werden. Bei der Bewertung kann es sich um einen numerischen Wert der Sympathie handeln, beispielsweise 1–5.

Angenommen, Benutzer Bob bewertet den Film „The Wandering Earth“ mit 4 Punkten und den Film „Avengers“ mit 5 Punkten, dann kann der folgende Code verwendet werden, um Bobs Präferenzmodell zu speichern:

$redis->hset('user:Bob', 'movie:流浪地球', 4);
$redis->hset('user:Bob', 'movie:复仇者联盟', 5);

4.2 Artikelähnlichkeitsmodell

Das Artikelähnlichkeitsmodell bezieht sich auf die Ähnlichkeit zwischen Artikeln. Redis kann die Datenstruktur „Sorted Set“ verwenden, um das Artikelähnlichkeitsmodell zu speichern, wobei die Artikel-ID als Schlüssel, die Ähnlichkeit als Bewertung und die ID ähnlicher Artikel als Wert verwendet werden. Bei der Berechnung der Artikelähnlichkeit können Algorithmen wie der Pearson-Korrelationskoeffizient verwendet werden.

Angenommen, die Ähnlichkeit zwischen dem Film „The Wandering Earth“ und dem Film „Space Rescue“ beträgt 0,8 und die Ähnlichkeit zwischen dem Film „Avengers“ und dem Film „Thor 3“ beträgt 0,6, dann ergibt sich der folgende Code kann zum Speichern des Artikelähnlichkeitsmodells verwendet werden:

$redis->zadd('movie:流浪地球', 0.8, 'movie:太空救援');
$redis->zadd('movie:复仇者联盟', 0.6, 'movie:雷神3');

5. Online-Empfehlung in einer PHP-Anwendung implementieren

Die Implementierung eines Online-Empfehlungssystems basierend auf kollaborativer Filterung in einer PHP-Anwendung kann durch die folgenden Schritte abgeschlossen werden:

5.1 Sammeln Sie die historischen Daten des Benutzers Verhalten

Das Online-Empfehlungssystem muss auf dem historischen Benutzerverhalten basieren, um Artikel zu empfehlen. Webanwendungen können das historische Verhalten von Benutzern ermitteln, indem sie Klicks, Browsing, Käufe und andere Verhaltensweisen der Benutzer erfassen.

5.2 Speichern des Benutzerpräferenzmodells

Webanwendungen können Benutzerpräferenzmodelle über Redis im Speicher speichern, was nicht nur die Zugriffsgeschwindigkeit verbessert, sondern auch die Belastung der Datenbank verringert.

5.3 Berechnung des Artikelähnlichkeitsmodells

Das Artikelähnlichkeitsmodell wird berechnet. Webanwendungen können PHP-Skripte schreiben, um Ähnlichkeiten zwischen Elementen zu berechnen und die Ergebnisse in Redis zu speichern.

5.4 Empfehlungsergebnisse berechnen

Webanwendungen können PHP-Skripte schreiben, um Empfehlungsergebnisse aus dem Benutzerpräferenzmodell und dem Artikelähnlichkeitsmodell zu berechnen. Das empfohlene Ergebnis kann eine Liste von Elementen oder eine geordnete Liste von Elementen sein, die entsprechend der Empfehlungsbewertung von hoch nach niedrig geordnet ist.

6. Zusammenfassung

Redis ist ein leistungsstarkes, zuverlässiges In-Memory-Schlüsselwertspeichersystem, das sich für die Implementierung von Online-Empfehlungssystemen eignet. Mit Redis können Benutzerpräferenzmodelle und Artikelähnlichkeitsmodelle implementiert werden, um genauere Empfehlungen zu erhalten. PHP ist eine in der Webprogrammierung weit verbreitete Programmiersprache und lässt sich gut mit Redis kombinieren, um effizientere und zuverlässigere Webanwendungen zu erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOnline-Empfehlung von Redis in PHP-Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!