RiSearch PHP se combine avec un algorithme de filtrage collaboratif pour réaliser une recherche personnalisée

RiSearch PHP est combiné à un algorithme de filtrage collaboratif pour réaliser une recherche personnalisée

Introduction :
Avec le développement rapide d'Internet, la demande des gens pour les moteurs de recherche augmente également. Les moteurs de recherche traditionnels ne peuvent souvent effectuer des recherches qu'à partir de mots-clés fournis par les utilisateurs et ne peuvent pas véritablement personnaliser les résultats recommandés en fonction des intérêts et des préférences des utilisateurs. Afin de résoudre ce problème, nous pouvons combiner RiSearch PHP avec un algorithme de filtrage collaboratif pour réaliser une recherche personnalisée. Cet article présentera en détail les principes de RiSearch PHP et les algorithmes de filtrage collaboratif, et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Présentation de RiSearch PHP
RiSearch PHP est une extension PHP basée sur le moteur de recherche Lucene, qui présente les caractéristiques de hautes performances et de haute fiabilité. Il offre de puissantes capacités de recherche et d'indexation en texte intégral pour traiter rapidement de grandes quantités de données textuelles. Dans la recherche personnalisée, RiSearch PHP peut être utilisé comme moteur de recherche sous-jacent, chargé de récupérer les documents pertinents de la base de données en fonction des conditions de requête de l'utilisateur.

2. Principe de l'algorithme de filtrage collaboratif
L'algorithme de filtrage collaboratif est un algorithme de recommandation basé sur le comportement de l'utilisateur. Il analyse les données comportementales historiques des utilisateurs, telles que les notes, les clics, les achats et autres informations, pour trouver d'autres utilisateurs ou des articles partageant les mêmes intérêts, puis les recommande aux utilisateurs. Les algorithmes de filtrage collaboratif peuvent être divisés en deux modes : le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et le filtrage collaboratif basé sur les éléments.

Le principe de l'algorithme de filtrage collaboratif basé sur les utilisateurs est le suivant :

1. Construisez une matrice de notation utilisateur-élément : exprimez la note entre les utilisateurs et les éléments sous forme de matrice, avec des lignes représentant les utilisateurs, des colonnes représentant les éléments et chaque élément dans la matrice Indique l'évaluation de l'article par l'utilisateur.
2. Calculer la similarité entre les utilisateurs : en calculant la similarité entre les utilisateurs, vous pouvez trouver d'autres utilisateurs ayant des intérêts similaires à ceux de l'utilisateur actuel.
3. Trouver les évaluations d'utilisateurs similaires : prédisez l'intérêt de l'utilisateur actuel pour les articles non classés en fonction des évaluations d'utilisateurs similaires.
4. Recommander des éléments aux utilisateurs : recommandez des éléments aux utilisateurs en fonction de leur intérêt prévu.

3. Mise en œuvre de la recherche personnalisée
La mise en œuvre de la recherche personnalisée est principalement divisée en les étapes suivantes :

1. Préparation des données : Enregistrez les données historiques de comportement de l'utilisateur dans la base de données. Comprend des informations telles que l'ID utilisateur, l'ID de l'article et l'évaluation.
2. Créez une matrice d'évaluation des éléments utilisateur : lisez les données de comportement historiques de l'utilisateur à partir de la base de données et construisez une matrice d'évaluation des éléments utilisateur.
3. Calculez la similarité entre les utilisateurs : utilisez un algorithme de filtrage collaboratif pour calculer la similarité entre les utilisateurs. La similarité entre les utilisateurs peut être calculée à l'aide de méthodes telles que le coefficient de corrélation de Pearson et la similarité cosinus.
4. Trouver les évaluations d'utilisateurs similaires : sur la base de la similarité calculée des utilisateurs, recherchez d'autres utilisateurs ayant des intérêts similaires à ceux de l'utilisateur actuel et obtenez leurs évaluations.
5. Prédire l'intérêt de l'utilisateur pour les éléments non notés : sur la base des évaluations d'utilisateurs similaires, utilisez une moyenne pondérée ou d'autres méthodes pour prédire l'intérêt de l'utilisateur actuel pour les éléments non notés.
6. Recherche basée sur les conditions de requête de l'utilisateur : utilisez RiSearch PHP pour récupérer les documents pertinents de la base de données en fonction des conditions de requête fournies par l'utilisateur.
7. Triez les résultats de la recherche en fonction du niveau d'intérêt de l'utilisateur : triez les résultats de la recherche en fonction du niveau d'intérêt de l'utilisateur prévu et classez en premier les documents présentant une similitude plus élevée avec l'intérêt de l'utilisateur.

Les exemples de code spécifiques sont les suivants :

// Étape 1 : Préparation des données
// Enregistrez les données historiques de comportement de l'utilisateur dans la base de données

// Étape 2 : Créez un élément utilisateur matrice de notation
// Construire une matrice de notation des éléments utilisateur basée sur les données de la base de données

// Étape 3 : Calculer la similarité entre les utilisateurs
// Utiliser l'algorithme de filtrage collaboratif pour calculer la similarité entre les utilisateurs

// Étape 4 : Rechercher les évaluations d'utilisateurs similaires
// Sur la base de la similarité calculée des utilisateurs, trouver d'autres utilisateurs ayant des intérêts similaires à ceux de l'utilisateur actuel et obtenir leurs évaluations

// Étape 5 : Prédire l'intérêt de l'utilisateur pour les éléments non notés
/ / Basé sur les évaluations d'utilisateurs similaires, utilisez une moyenne pondérée ou d'autres méthodes pour prédire l'intérêt de l'utilisateur actuel pour les éléments non notés

// Étape 6 : Recherche basée sur les conditions de requête de l'utilisateur
// Utilisez RiSearch PHP pour récupérer les éléments pertinents de la base de données Document

// Étape 7 : Triez les résultats de la recherche en fonction du niveau d'intérêt de l'utilisateur
// Triez les résultats de la recherche en fonction du niveau d'intérêt prévu de l'utilisateur

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Conclusion :
La recherche personnalisée répond aux besoins des utilisateurs en même temps , il peut fournir des résultats de recherche plus précis et améliorer l’expérience utilisateur. En combinant RiSearch PHP avec des algorithmes de filtrage collaboratifs, vous pouvez personnaliser les recherches et classer les résultats de recherche en fonction du niveau d'intérêt de l'utilisateur. La recherche personnalisée peut être utilisée non seulement dans le commerce électronique, les réseaux sociaux et d'autres domaines, mais également dans des scénarios tels que les systèmes de gestion des connaissances internes au sein des entreprises. On pense qu’avec les progrès continus de la technologie, la recherche personnalisée sera plus largement utilisée à l’avenir.

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!