Recommandation en ligne de Redis dans les applications PHP

Avec le développement continu des applications Web, le nombre d'utilisateurs d'applications Web continue d'augmenter. Les applications Web nécessitent des systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à découvrir des informations précieuses. La recommandation en ligne est un domaine d'application très important. Redis est un système de stockage clé-valeur haute performance basé sur la mémoire, adapté à la mise en œuvre de systèmes de recommandation en ligne. PHP est un langage de programmation Web couramment utilisé et un outil couramment utilisé pour mettre en œuvre des systèmes de recommandation en ligne. Cet article présentera comment Redis implémente les recommandations en ligne dans les applications PHP.

1. Introduction à Redis

Redis est un système de stockage clé-valeur basé sur la mémoire qui prend en charge des structures de données riches et des opérations hautes performances. Ses scénarios d'application sont très larges, incluant le cache, la file d'attente de messages, le compteur, etc. Redis est populaire pour ses hautes performances, sa flexibilité et sa fiabilité, et est largement utilisé dans les systèmes distribués, les applications Web, les applications mobiles et d'autres domaines.

2. PHP et Redis

PHP est un langage de programmation largement utilisé dans la programmation Web. Il est simple, facile à apprendre et à utiliser, et permet de développer rapidement des applications Web. Redis et PHP sont deux technologies indépendantes, mais elles fonctionnent bien ensemble pour créer des applications Web efficaces et fiables.

Il existe deux manières principales de combiner Redis et PHP : l'une consiste à utiliser Redis comme cache PHP et l'autre consiste à utiliser Redis directement dans PHP. L'utilisation de Redis comme méthode de mise en cache peut améliorer la vitesse de réponse et les performances de concurrence des applications Web et améliorer l'expérience utilisateur. L'utilisation de Redis comme structure de données dans PHP peut implémenter des exigences commerciales et des algorithmes plus complexes avec une plus grande flexibilité.

3. Recommandation en ligne

La recommandation en ligne fait référence à la recommandation d'articles, de services ou de contenus d'intérêt aux utilisateurs en temps réel en fonction de leur comportement historique et de leurs informations personnelles. Le système de recommandation en ligne met continuellement à jour le modèle de préférences de l'utilisateur grâce à l'apprentissage en ligne pour obtenir des recommandations plus précises.

Les systèmes de recommandation en ligne sont principalement divisés en deux types : les recommandations basées sur le contenu et les recommandations basées sur le filtrage collaboratif. La recommandation basée sur le contenu consiste à recommander des éléments similaires en fonction des attributs de l'élément et du comportement historique de l'utilisateur. La recommandation basée sur le filtrage collaboratif est basée sur l'interaction entre les utilisateurs et les éléments, recommandant des éléments que d'autres utilisateurs aiment et qui ont des intérêts similaires à ceux de l'utilisateur.

4. Application de Redis dans les recommandations basées sur le filtrage collaboratif

Dans les recommandations basées sur le filtrage collaboratif, Redis peut être utilisé pour implémenter des modèles de préférences utilisateur et des modèles de similarité d'éléments.

4.1 Modèle de préférence utilisateur

Le modèle de préférence utilisateur fait référence à la préférence de l'utilisateur pour différents éléments. Redis peut utiliser la structure de données Hash pour stocker le modèle de préférence utilisateur, en utilisant l'ID utilisateur comme clé et l'ID d'élément et la note comme valeur. La note peut être une valeur numérique d'appréciation, telle que 1-5.

Par exemple, en supposant que l'utilisateur Bob attribue 4 points au film "The Wandering Earth" et 5 points au film "Avengers", le code suivant peut être utilisé pour stocker le modèle de préférence de Bob :

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

4.2 Modèle de similarité des éléments

Le modèle de similarité des articles fait référence à la similitude entre les articles. Redis peut utiliser la structure de données Sorted Set pour stocker le modèle de similarité des éléments, en utilisant l'ID de l'élément comme clé, la similarité comme score et l'ID des éléments similaires comme valeur. Lors du calcul de la similarité des éléments, des algorithmes tels que le coefficient de corrélation de Pearson peuvent être utilisés.

Par exemple, en supposant que la similitude entre le film "The Wandering Earth" et le film "Space Rescue" est de 0,8, et que la similitude entre le film "Avengers" et le film "Thor 3" est de 0,6, alors le code suivant peut être utilisé pour stocker le modèle de similarité des articles :

$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. Implémentation de la recommandation en ligne dans une application PHP

La mise en œuvre d'un système de recommandation en ligne basé sur un filtrage collaboratif dans une application PHP peut être réalisée à travers les étapes suivantes :

5.1 Collecter l'historique de l'utilisateur comportement

Le système de recommandation en ligne doit être basé sur le comportement historique de l'utilisateur pour recommander des articles. Les applications Web peuvent obtenir les comportements historiques des utilisateurs en collectant les clics, la navigation, les achats et d'autres comportements des utilisateurs.

5.2 Stockage du modèle de préférence utilisateur

Les applications Web peuvent stocker les modèles de préférences utilisateur en mémoire via Redis, ce qui améliore non seulement la vitesse d'accès, mais réduit également la charge sur la base de données.

5.3 Calcul du modèle de similarité des articles

Le modèle de similarité des articles est calculé. Les applications Web peuvent écrire des scripts PHP pour calculer les similitudes entre les éléments et stocker les résultats dans Redis.

5.4 Calculer les résultats des recommandations

Les applications Web peuvent écrire des scripts PHP pour calculer les résultats des recommandations à partir du modèle de préférence utilisateur et du modèle de similarité des éléments. Le résultat recommandé peut être une liste d’éléments ou une liste ordonnée d’éléments, classés de haut en bas en fonction du score de recommandation.

6. Résumé

Redis est un système de stockage clé-valeur en mémoire haute performance et fiable, adapté à la mise en œuvre de systèmes de recommandation en ligne. Redis peut être utilisé pour implémenter des modèles de préférences utilisateur et des modèles de similarité d'éléments afin d'obtenir des recommandations plus précises. PHP est un langage de programmation largement utilisé dans la programmation Web et peut être bien combiné avec Redis pour créer des applications Web plus efficaces et plus fiables.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!