So implementieren Sie mit Workerman ein Filmempfehlungssystem basierend auf kollaborativer Filterung

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Internettechnologie konzentrieren sich immer mehr Websites und Anwendungen auf Benutzererfahrung und personalisierte Empfehlungen. Das Empfehlungssystem ist ein äußerst wichtiger Teil davon. Es kann Inhalte empfehlen, die den Interessen des Benutzers am besten entsprechen, basierend auf dem historischen Verhalten und den Vorlieben des Benutzers. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe des Workerman-Frameworks ein auf kollaborativer Filterung basierendes Filmempfehlungssystem implementieren.

1. Kollaborativer Filteralgorithmus

Kollaborativer Filter ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen in Empfehlungssystemen. Er sagt voraus, wie der Benutzer unbekannte Artikel bewertet oder ob ihm dieser Artikel gefallen wird, basierend auf dem historischen Verhalten und den Vorlieben des Benutzers. Die Grundidee des kollaborativen Filteralgorithmus besteht darin, die Ähnlichkeiten zwischen Benutzern und die Ähnlichkeiten zwischen Elementen zu entdecken. Unter diesen kann die Ähnlichkeit zwischen Benutzern durch Berechnen der Ähnlichkeit der historischen Bewertungen der Benutzer realisiert werden, und die Ähnlichkeit zwischen Artikeln kann durch Berechnen der Bewertungen verschiedener Benutzer für verschiedene Artikel realisiert werden.

2. Einführung in das Workerman-Framework

Workerman ist ein in reinem PHP entwickeltes Hochleistungs-Netzwerkkommunikations-Framework. Es verwendet ein asynchrones, nicht blockierendes E/A-Modell und zeichnet sich durch hohe Parallelität, hohe Leistung und geringen Energieverbrauch aus ., und kann eine große Anzahl von Langzeitaufgaben mit hoher Parallelität bewältigen. Mit Connection können verteilte, Instant Messaging-, Online-Spiele-, Internet-of-Things- und andere Szenarien realisiert werden.

3. Verwenden Sie Workerman, um ein Filmempfehlungssystem basierend auf kollaborativer Filterung zu implementieren.

1. Datenvorbereitung

Zuerst müssen wir den Datensatz zur Filmbewertung vorbereiten Film. Der Datensatz kann von der MovieLens-Website heruntergeladen werden. Laden Sie beispielsweise das Paket ml-100k.zip herunter. Nach der Dekomprimierung können Sie die Datei u.data erhalten, die 100.000 Bewertungsdatensätze enthält. Das Format des Datensatzes ist wie folgt:

UserID | MovieID | Rating | Timestamp
---------------------------------------
   196  |    242  |      3 | 881250949
   186  |    302  |      3 | 891717742
   196  |    377  |      1 | 878887116
...

2. Erstellen Sie ein Benutzerbewertungsmodell

Anhand des Filmbewertungsdatensatzes können wir ein Benutzerbewertungsmodell erstellen, das die Benutzerbewertungen für alle Filme basierend auf abfragen kann Benutzer-ID. Das Folgende ist ein Beispiel für ein einfaches Benutzerbewertungsmodell:

class UserModel
{
    public static function getRatings($userId)
    {
        $ratings = array();
        $file = fopen('u.data', 'r');
        while (($line = fgets($file)) !== false) {
            $data = explode("    ", trim($line));
            if ($userId == $data[0]) {
                $ratings[$data[1]] = $data[2]; // 记录该用户对该电影的评分
            }
        }
        fclose($file);
        return $ratings;
    }
}

3. Erstellen Sie ein kollaboratives Filtermodell

Basierend auf dem etablierten Benutzerbewertungsmodell können wir ein kollaboratives Filtermodell erstellen, das die Bewertung unbekannter Filme durch den Benutzer vorhersagen kann auf dem historischen Bewertungsergebnis des Benutzers. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel für ein kollaboratives Filtermodell:

class CFModel
{
    public static function predictRating($userId, $movieId)
    {
        $simUsers = array(); // 相似用户ID列表
        $simValues = array(); // 相似值列表
        $ratings1 = UserModel::getRatings($userId);
        if (empty($ratings1)) {
            return 0;
        }
        $file = fopen('u.data', 'r');
        while (($line = fgets($file)) !== false) {
            $data = explode("    ", trim($line));
            if ($userId != $data[0] && $movieId == $data[1]) { // 如果不是当前用户且电影相同
                $ratings2 = UserModel::getRatings($data[0]);
                if (!empty($ratings2)) { // 如果相似用户有评分记录
                    $sim = self::similarity($ratings1, $ratings2); // 计算相似度
                    if ($sim > 0) { // 如果相似度大于0
                        $simUsers[] = $data[0];
                        $simValues[] = $sim;
                    }
                }
            }
        }
        fclose($file);
        if (empty($simUsers)) {
            return 0;
        }
        arsort($simValues); // 按相似度从高到低排序
        $simUsers = array_slice($simUsers, 0, 10); // 取相似度最高的10个用户
        $simValues = array_slice($simValues, 0, 10); // 取相似度最高的10个用户的相似度值
        $sum = 0;
        $weight = 0;
        foreach ($simUsers as $k => $simUser) {
            $rating = UserModel::getRatings($simUser)[$movieId]; // 获取相似用户对该电影的评分
            $sum += $simValues[$k] * $rating; // 计算评分总和
            $weight += $simValues[$k]; // 计算权重总和
        }
        return round($sum / $weight); // 计算平均评分
    }

    public static function similarity($ratings1, $ratings2)
    {
        $commonKeys = array_keys(array_intersect_key($ratings1, $ratings2));
        if (empty($commonKeys)) {
            return 0;
        }
        $diff1 = $diff2 = 0;
        foreach ($commonKeys as $key) {
            $diff1 += ($ratings1[$key] - $ratings2[$key]) ** 2;
            $diff2 += ($ratings1[$key] - $ratings2[$key]) ** 2;
        }
        return $diff1 / sqrt($diff2);
    }
}

4. Erstellen Sie einen Empfehlungssystemdienst

Basierend auf dem oben genannten kollaborativen Filtermodell können wir einen Empfehlungssystemdienst erstellen, der Benutzer-ID und Film-ID als Parameter empfangen und zurückgeben kann Vom Benutzer vorhergesagte Bewertung für diesen Film. Hier ist ein einfaches Beispiel für einen Empfehlungssystemdienst:

use WorkermanProtocolsHttpRequest;
use WorkermanProtocolsHttpResponse;
use WorkermanWorker;

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

$http_worker = new Worker("http://0.0.0.0:8888");

$http_worker->onMessage = function(Request $request, Response $response) {
    $userId = $request->get('userId');
    $movieId = $request->get('movieId');
    $rating = CFModel::predictRating($userId, $movieId);
    $response->header('Content-Type', 'application/json');
    $response->end(json_encode(array('rating' => $rating)));
};

Worker::runAll();

5. Testen eines Empfehlungssystemdienstes

Abschließend können wir den Empfehlungssystemdienst testen, indem wir eine HTTP-Anfrage senden, zum Beispiel:

http://localhost:8888?userId=1&movieId=1

Die Anfrage gibt eine Antwort zurück im JSON-Format. Enthält die vorhergesagte Bewertung des Benutzers für den Film.

IV. Zusammenfassung

In diesem Artikel wird die Verwendung des Workerman-Frameworks zur Implementierung eines auf kollaborativer Filterung basierenden Filmempfehlungssystems vorgestellt. Dieses System kann die Bewertung unbekannter Filme durch den Benutzer basierend auf dem historischen Verhalten und den Vorlieben des Benutzers vorhersagen. Das Codebeispiel ist nur eine einfache Implementierung. In tatsächlichen Anwendungen müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, wie z. B. Datengröße, Algorithmusoptimierung, Modelltraining usw. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern helfen kann, Empfehlungssysteme zu verstehen und umzusetzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie mit Workerman ein Filmempfehlungssystem basierend auf kollaborativer Filterung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!