Comment créer un système de recommandation d'actualités hautes performances à l'aide d'Elasticsearch et PHP

Comment créer un système de recommandation d'actualités haute performance à l'aide d'Elasticsearch et PHP

Résumé :
Les systèmes de recommandation d'actualités sont devenus une partie intégrante des applications Internet modernes. Il peut fournir des recommandations personnalisées de contenu d'actualité en fonction des intérêts et des préférences des utilisateurs. Cet article explique comment utiliser Elasticsearch et PHP pour créer un système de recommandation d'actualités hautes performances et fournit des exemples de code pertinents.

1. Préparation
Avant de commencer, assurez-vous d'avoir installé le logiciel suivant :

1. Elasticsearch : Il s'agit d'un moteur de recherche et d'analyse distribué en temps réel pour stocker et récupérer des données d'actualité.
2. PHP : Nous utiliserons PHP pour écrire le code qui interagit avec Elasticsearch.

2. Modélisation des données
Tout d'abord, nous devons définir un modèle de données d'actualité. Chaque actualité doit avoir les attributs suivants :

1. Titre : le titre de l'actualité.
2. Contenu : le contenu principal de l'actualité.
3. Date : La date à laquelle la nouvelle a été publiée.
4. Catégorie : la catégorie à laquelle appartient l'actualité, comme le sport, la technologie, etc.
5. Mots clés : mots clés qui décrivent des sujets d'actualité.

Nous pouvons utiliser la fonction de cartographie d'Elasticsearch pour définir ce modèle. Voici un exemple de définition de mappage :

PUT /news_index
{
  "mappings": {
    "news": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text"
        },
        "content": {
          "type": "text"
        },
        "date": {
          "type": "date"
        },
        "category": {
          "type": "keyword"
        },
        "keywords": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

3. Importation de données
L'étape suivante consiste à importer les données d'actualité dans Elasticsearch. Nous pouvons écrire un script PHP pour accomplir cette tâche. Voici un exemple de code :

require 'vendor/autoload.php';

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

$newsData = [
  [
    'title' => '新闻标题1',
    'content' => '新闻内容1',
    'date' => '2021-01-01',
    'category' => '科技',
    'keywords' => ['人工智能', '机器学习']
  ],
  // 更多新闻数据...
];

$params = [];
foreach ($newsData as $news) {
  $params['body'][] = [
    'index' => [
      '_index' => 'news_index',
      '_type' => 'news'
    ]
  ];
  $params['body'][] = $news;
}

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

4. Recherche et recommandation
Une fois l'importation des données terminée, nous pouvons utiliser la fonction de recherche fournie par Elasticsearch pour mettre en œuvre des recommandations d'actualités. Voici un exemple de code :

$params = [
  'index' => 'news_index',
  'body' => [
    'query' => [
      'bool' => [
        'should' => [
          ['match' => ['keywords' => '人工智能']],
          ['match' => ['category' => '科技']]
        ]
      ]
    ]
  ]
];

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

foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
  // 处理每条搜索结果
}

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous construisons une requête composée (requête bool), qui utilise la clause should pour indiquer cela tant qu'une des conditions est remplie. De cette manière, nous pouvons implémenter la fonction de recommandation d’actualités basée sur des mots-clés et des catégories.

Conclusion :
Utilisation d'Elasticsearch et de PHP pour créer un système de recommandation d'actualités performant. Les exemples de code fournis dans l'article montrent comment utiliser Elasticsearch pour la modélisation des données, l'importation de données et la mise en œuvre de fonctions de recherche et de recommandation. J'espère que cet article vous aidera à créer un système de recommandation d'actualités.

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!