RiSearch PHP implementiert benutzerpersonalisiertes Suchranking und Empfehlungen

RiSearch PHP implementiert benutzerpersonalisierte Suchrankings und -empfehlungen, wofür spezifische Codebeispiele erforderlich sind

Mit der Entwicklung des Internets und dem explosionsartigen Wachstum der Daten werden benutzerpersonalisierte Bedürfnisse immer wichtiger. Benutzer hoffen, in den Suchergebnissen Inhalte zu erhalten, die ihren Interessen und Vorlieben besser entsprechen. Traditionelle Suchmaschinen können jedoch häufig nur schlüsselwortbasierte Suchergebnisse bereitstellen und die personalisierten Bedürfnisse der Benutzer nicht erfüllen. Um dieses Problem zu lösen, können wir RISEARCH PHP verwenden, um ein personalisiertes Suchranking und Empfehlungen für den Benutzer zu erreichen.

RISEARCH ist ein leistungsstarkes Volltextsuchmaschinen-Toolkit basierend auf Redis. Redis ist eine Open-Source-Hochleistungs-In-Memory-Datenbank mit Funktionen wie schnellem Lesen und Schreiben, Datenpersistenz und Unterstützung für komplexe Datentypen. RISEARCH nutzt diese Funktionen von Redis, um effiziente und flexible Volltextsuchfunktionen zu implementieren.

Im Folgenden wird erläutert, wie Sie RISEARCH PHP verwenden, um ein personalisiertes Suchranking und Empfehlungen für Benutzer zu erzielen. Zuerst müssen wir die Erweiterungen Redis und RISEARCH installieren. Installation und Konfiguration können über die offizielle Website http://redis.io/ und https://github.com/RediSearch/RediSearch-Go/blob/master/README.md erfolgen.

Nach Abschluss der Installation erstellen wir zunächst ein Redis-Verbindungsobjekt und ein RISEARCH-Indexobjekt:

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$index = new RiSearchIndex($redis, 'my_index');

Als nächstes müssen wir die Felder und Gewichte des Index definieren. Diese Felder wirken sich auf die Rangfolge der Suchergebnisse aus:

$index->field('title', 2.0, true);
$index->field('content', 1.0, false);

In den Index hinzufügen Beim Eingeben eines Dokuments können wir die Attribute und Werte des Dokuments festlegen, wie z. B. Benutzer-ID, Schlüsselwörter usw.:

$document = new RiSearchDocument('doc1');
$document->setProperty('user_id', '123');
$document->setProperty('keywords', 'PHP, RiSearch');
$document->addField('title', 'RISEARCH PHP');
$document->addField('content', 'RISEARCH 是一个强大的全文搜索引擎工具包。');

Dann fügen wir das Dokument dem Index hinzu:

$index->add($document);

Als nächstes tun wir Sie können die von RISEARCH bereitgestellte Suchmethode für die personalisierte Suche verwenden. Zuerst müssen wir ein Suchabfrageobjekt erstellen und die Schlüsselwörter angeben:

$query = new RiSearchQuery();
$query->setQueryString('RISEARCH PHP');

Wenn wir personalisierte Suchergebnisse wünschen, können wir die Gewichtung der Abfrage basierend auf den Attributen und Vorlieben des Benutzers anpassen:

$query->setScorer(function($docId, $docProperties, $score) {
    $userId = $docProperties['user_id'];
    $keywords = $docProperties['keywords'];

    // 根据用户ID和关键词调整权重
    if ($userId == '123') {
        $score *= 2;
    }

    return $score;
});

Schließlich können wir Folgendes ausführen Abfragen und Suchergebnisse erhalten:

$results = $index->search($query);

Neben personalisierten Suchrankings bietet RISEARCH auch Empfehlungsfunktionen basierend auf Benutzerpräferenzen. Wir können Nutzern relevante Inhalte auf Grundlage ihrer bisherigen Suchdatensätze und ihres Klickverhaltens empfehlen.

In RISEARCH können wir Clustering-Algorithmen verwenden, um Empfehlungsfunktionen zu implementieren. Clustering-Algorithmen können Dokumente in ähnliche Kategorien gruppieren und dann personalisierte Empfehlungen bereitstellen, indem sie relevante Kategorieinhalte basierend auf der Kategorie empfehlen, in der sich der Benutzer gerade befindet.

Zuerst müssen wir ein Clustering-Indexobjekt erstellen:

$clusterIndex = new RiSearchClusterIndex($redis, 'cluster_index');

Dann können wir Dokumente zum Clustering-Index hinzufügen:

$clusterIndex->add($document);

Als nächstes können wir den K-Means-Clustering-Algorithmus verwenden, um Clustering-Operationen durchzuführen. Angenommen, wir gruppieren uns in drei Kategorien:

$clusterIndex->cluster(3);

Dann können wir dem Benutzer relevante Inhalte empfehlen, basierend auf der Kategorie, in der sich der Benutzer gerade befindet:

$recommendations = $clusterIndex->recommend('doc1', 5);

Das Obige ist der Prozess und Code für die Verwendung von RISEARCH PHP, um ein personalisiertes Suchranking des Benutzers zu implementieren und Empfehlung Beispiel. Durch die flexible Nutzung der Funktionen von Redis und RISEARCH können wir ein Sucherlebnis erreichen, das den Benutzerbedürfnissen besser entspricht und die Benutzerzufriedenheit und -bindung verbessert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRiSearch PHP implementiert benutzerpersonalisiertes Suchranking und Empfehlungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!