RiSearch PHP implémente un classement et des recommandations de recherche personnalisés par les utilisateurs

RiSearch PHP implémente un classement et des recommandations de recherche personnalisés par les utilisateurs, ce qui nécessite des exemples de code spécifiques

Avec le développement d'Internet et la croissance explosive des données, les besoins personnalisés des utilisateurs deviennent de plus en plus importants. Les utilisateurs espèrent obtenir dans les résultats de recherche un contenu plus conforme à leurs intérêts et préférences, mais les moteurs de recherche traditionnels ne peuvent souvent fournir que des résultats de recherche basés sur des mots clés et ne peuvent pas répondre aux besoins personnalisés des utilisateurs. Afin de résoudre ce problème, nous pouvons utiliser RISEARCH PHP pour obtenir un classement et des recommandations de recherche personnalisés par l'utilisateur.

RISEARCH est une puissante boîte à outils de moteur de recherche en texte intégral basée sur Redis. Redis est une base de données en mémoire open source hautes performances avec des fonctionnalités telles qu'une lecture et une écriture rapides, la persistance des données et la prise en charge de types de données complexes. RISEARCH profite de ces fonctionnalités de Redis pour mettre en œuvre des fonctions de recherche en texte intégral efficaces et flexibles.

Ce qui suit explique comment utiliser RISEARCH PHP pour obtenir un classement et des recommandations de recherche personnalisés par l'utilisateur. Tout d’abord, nous devons installer les extensions Redis et RISEARCH. L'installation et la configuration peuvent être effectuées via le site officiel http://redis.io/ et https://github.com/RediSearch/RediSearch-Go/blob/master/README.md.

Une fois l'installation terminée, nous créons d'abord un objet de connexion Redis et un objet d'index RISEARCH :

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

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

Ensuite, nous devons définir les champs et les poids de l'index. Ces champs affecteront le classement des résultats de recherche :

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

.

Ajouter dans l'index Lors de la saisie d'un document, nous pouvons définir les attributs et les valeurs du document, tels que l'identifiant utilisateur, les mots-clés, etc. :

$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。');

Ensuite, ajoutez le document à l'index :

$index->add($document);

Ensuite, nous peut utiliser la méthode de recherche fournie par RISEARCH pour une recherche personnalisée. Tout d'abord, nous devons créer un objet de requête de recherche et spécifier les mots-clés :

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

Si nous voulons des résultats de recherche personnalisés, nous pouvons ajuster le poids de la requête en fonction des attributs et des préférences de l'utilisateur :

$query->setScorer(function($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;
});

Enfin, nous pouvons exécuter l'objet de requête de recherche. interrogez et obtenez des résultats de recherche :

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

En plus des classements de recherche personnalisés, RISEARCH fournit également des fonctions de recommandation basées sur les préférences de l'utilisateur. Nous pouvons recommander du contenu pertinent aux utilisateurs en fonction de leurs enregistrements de recherche précédents et de leur comportement en matière de clics.

Dans RISEARCH, nous pouvons utiliser des algorithmes de clustering pour implémenter des fonctions de recommandation. Les algorithmes de clustering peuvent regrouper les documents dans des catégories similaires, puis fournir des recommandations personnalisées en recommandant un contenu de catégorie pertinent en fonction de la catégorie dans laquelle se trouve actuellement l'utilisateur.

Tout d'abord, nous devons créer un objet d'index de clustering :

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

Ensuite, nous pouvons ajouter des documents à l'index de clustering :

$clusterIndex->add($document);

Ensuite, nous pouvons utiliser l'algorithme de clustering K-Means pour les opérations de clustering. Supposons que nous nous regroupions en 3 catégories :

$clusterIndex->cluster(3);

Ensuite, nous pouvons recommander un contenu pertinent à l'utilisateur en fonction de la catégorie dans laquelle il se trouve actuellement :

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

Ce qui précède est le processus et le code permettant d'utiliser RISEARCH PHP pour implémenter le classement de recherche personnalisé de l'utilisateur. et exemple de recommandation. En utilisant de manière flexible les fonctions de Redis et RISEARCH, nous pouvons réaliser une expérience de recherche qui répond mieux aux besoins des utilisateurs et améliorer leur satisfaction et leur fidélité.

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!