Produktempfehlung und personalisierte Suche basierend auf Elasticsearch in PHP

Titel: Produktempfehlung und personalisierte Suche auf Basis von Elasticsearch in PHP

Artikeltext:
Einleitung:
Mit der kontinuierlichen Entwicklung des E-Commerce werden Produktempfehlung und personalisierte Suche immer wichtiger. Nutzer hoffen, unter einer Vielzahl von Produkten schnell Produkte zu finden, die ihren Bedürfnissen entsprechen, und Händler müssen den Nutzern zudem über Empfehlungssysteme die am besten geeigneten Produkte anzeigen. In der PHP-Entwicklung ist die Verwendung von Elasticsearch zur Implementierung von Produktempfehlungen und personalisierter Suche eine der gängigsten Lösungen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Produktempfehlungen und personalisierte Suche basierend auf Elasticsearch implementiert werden, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Grundkonzepte von Elasticsearch
Elasticsearch ist eine Open-Source-Hochleistungssuchmaschine, die große Datenmengen schnell indizieren und durchsuchen kann. Bevor wir Elasticsearch verwenden, müssen wir die folgenden Grundkonzepte verstehen:

1.1 Index: Ähnlich wie eine Datenbank in einer relationalen Datenbank ist ein Index ein logisches Konzept, das zum Gruppieren und Organisieren von Daten verwendet wird. Jeder Index kann mehrere Typen (Typ) enthalten.

1.2 Typ: Ähnlich wie Tabellen in relationalen Datenbanken verfügt jeder Typ über eigene Felder und Attribute.

1.3 Dokument: Ähnlich wie Zeilen oder Datensätze in relationalen Datenbanken sind Dokumente die Grundeinheit der Elasticsearch-Speicherung.

1.4 Mapping: Ähnlich wie das Schema in einer relationalen Datenbank wird Mapping verwendet, um die Typen und Attribute von Feldern zu definieren.

2. Umsetzung der Produktempfehlung
Bei der Produktempfehlung können wir den Relevanzwert von Elasticsearch nutzen, um dies zu erreichen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:

2.1 Index und Typ erstellen
Zuerst müssen wir einen Index zum Speichern von Produktdaten erstellen und einen Typ zur Beschreibung der Produktinformationen definieren. Sie können den von Elasticsearch bereitgestellten PHP-Client verwenden, um eine Verbindung zum Elasticsearch-Server herzustellen und den folgenden Code auszuführen:

require 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

$params = [
    'index' => 'product',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'type' => [
                'properties' => [
                    'name' => [
                        'type' => 'text',
                        'analyzer' => 'standard'
                    ],
                    'category' => [
                        'type' => 'keyword'
                    ],
                    'price' => [
                        'type' => 'double'
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ]
];

$client->indices()->create($params);

2.2 Produktdaten importieren
Als nächstes müssen wir die Produktdaten in Elasticsearch importieren. Sie können die Stapeleinfügungsfunktion von Elasticsearch verwenden, um Produktdaten stapelweise in Elasticsearch zu importieren. Der Beispielcode lautet wie folgt:

$products = [
    ['name' => 'iPhone 12', 'category' => '手机', 'price' => 7999],
    ['name' => 'MacBook Pro', 'category' => '电脑', 'price' => 10999],
    ['name' => 'AirPods Pro', 'category' => '耳机', 'price' => 1999]
];

$params = [
    'index' => 'product',
    'type' => 'type',
    'body' => []
];

foreach ($products as $product) {
    $params['body'][] = [
        'index' => [
            '_index' => 'product',
            '_type' => 'type'
        ]
    ];
    
    $params['body'][] = $product;
}

$client->bulk($params);

2.3 Produktempfehlungsabfrage
Um Produktempfehlungen zu implementieren, können wir eine Abfrage für die Suche nach anderen Produkten erstellen mit höherer Korrelation. Der Beispielcode lautet wie folgt:

$params = [
    'index' => 'product',
    'type' => 'type',
    'body' => [
        'query' => [
            'more_like_this' => [
                'fields' => ['name'],
                'like' => [
                    ['_index' => 'product', '_id' => '1'] // 假设用户感兴趣的商品编号为 1
                ],
                'min_term_freq' => 1,
                'max_query_terms' => 20
            ]
        ]
    ]
];

$response = $client->search($params);

Der obige Code gibt eine Reihe anderer Produkte zurück, die in engem Zusammenhang mit den Produkten stehen, an denen der Benutzer interessiert ist.

3. Personalisierte Suchimplementierung
Die personalisierte Suche kann Benutzern personalisiertere Suchergebnisse basierend auf ihren Suchgewohnheiten und Vorlieben liefern. Die Schritte zur Implementierung der personalisierten Suche sind wie folgt:

3.1 Suchverlauf des Benutzers aufzeichnen
Zuerst müssen wir den Suchverlauf des Benutzers aufzeichnen. Sie können Redis oder eine Datenbank verwenden, um den Suchverlauf des Benutzers zu speichern. Der Beispielcode lautet wie folgt:

$userId = 1; // 假设用户编号为 1
$keyword = 'iPhone';

// 存储用户搜索记录
$redis->sadd("user:$userId:search_history", $keyword);

3.2 Erstellen einer personalisierten Suchabfrage
Basierend auf dem Suchverlauf des Benutzers können wir eine Abfrage erstellen, die vom Benutzer häufig gesuchte Schlüsselwörter als Abfragebedingungen verwendet. Der Beispielcode lautet wie folgt:

$params = [
    'index' => 'product',
    'type' => 'type',
    'body' => [
        'query' => [
            'bool' => [
                'should' => [
                    ['match' => ['name' => $keyword1]], // 用户搜索历史中的关键词1
                    ['match' => ['name' => $keyword2]], // 用户搜索历史中的关键词2
                    // ...
                ]
            ]
        ]
    ]
];

$response = $client->search($params);

Der obige Code gibt personalisierte Suchergebnisse zurück, die auf dem Suchverlauf des Benutzers basieren.

Fazit:
Durch den Einsatz von Elasticsearch können wir Produktempfehlungen und personalisierte Suchfunktionen einfach umsetzen. In diesem Artikel wird die Methode zur Implementierung von Produktempfehlungen und personalisierter Suche basierend auf Elasticsearch vorgestellt und spezifische PHP-Codebeispiele bereitgestellt. Ich hoffe, dass dieser Artikel PHP-Entwicklern bei der Produktempfehlung und der personalisierten Suche helfen kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonProduktempfehlung und personalisierte Suche basierend auf Elasticsearch in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!