Comment utiliser Workerman pour mettre en œuvre un système de recommandation en temps réel basé sur le comportement des utilisateurs

Utiliser Workerman pour mettre en œuvre un système de recommandation en temps réel basé sur le comportement des utilisateurs

Introduction :
Avec le développement rapide d'Internet, la quantité de données générées par les utilisateurs continue d'augmenter Comment utiliser ces données pour. proposer aux utilisateurs des services de recommandations personnalisés est devenu une question importante. Le système de recommandation en temps réel émet des recommandations basées sur les données comportementales actuelles de l'utilisateur et fournit aux utilisateurs des recommandations personnalisées en temps réel. Cet article présentera comment utiliser le framework PHP Workerman pour implémenter un système de recommandation en temps réel, y compris l'architecture du système, la conception de la base de données, l'algorithme de recommandation et des exemples de code.

Première partie : Conception de l'architecture du système
1.1 Module de collecte du comportement de l'utilisateur :
Les informations sur le comportement de l'utilisateur, telles que la navigation dans les produits, l'achat de produits, etc., sont collectées via JavaScript ou d'autres méthodes, et les demandes sont envoyées au backend.

1.2 Module de stockage de données :
Les données sur le comportement des utilisateurs sont stockées dans la base de données, y compris les informations sur les utilisateurs, les informations sur les produits et les informations sur les interactions entre les utilisateurs et les produits.

1.3 Module de recommandation en temps réel :
Grâce à l'analyse en temps réel et au calcul des données de comportement de l'utilisateur, les résultats de recommandation en temps réel de l'utilisateur sont générés et les résultats sont renvoyés au front-end pour affichage.

Partie 2 : Conception de la base de données
2.1 Tableau d'informations utilisateur :
Contient les informations de base de l'utilisateur, telles que l'ID utilisateur, le nom, le sexe, etc.

2.2 Tableau d'informations sur le produit :
Contient des informations de base sur le produit, telles que l'identifiant du produit, le nom, le prix, etc.

2.3 Tableau de comportement des utilisateurs :
Enregistre les informations d'interaction entre les utilisateurs et les produits, y compris l'ID utilisateur, l'ID produit, le type de comportement (navigation, achat, etc.), le temps de comportement, etc.

Partie 3 : Algorithme de recommandation
3.1 Algorithme de recommandation basé sur un filtrage collaboratif :
Il peut recommander à l'utilisateur des produits que d'autres utilisateurs aiment avec des comportements similaires en calculant la similarité entre les utilisateurs.

3.2 Algorithme de recommandation basé sur le filtrage de contenu :
En analysant les caractéristiques des produits que les utilisateurs aiment, recommandez d'autres produits similaires à ces caractéristiques.

3.3 Algorithme de recommandation hybride :
Utilisez plusieurs algorithmes de recommandation de manière globale et profitez des avantages de différents algorithmes pour améliorer la précision des recommandations.

Partie 4 : Exemples de code
Ce qui suit est un exemple de code pour implémenter un système de recommandation en temps réel à l'aide de Workerman :

require_once DIR '/vendor/autoload.php';

utilisez WorkermanWorker. ;

/ / Créez un Worker pour écouter le port 9000
$worker = new Worker('websocket://0.0.0.0:9000');

// Définissez le nombre de processus sur 4
$worker-> count = 4;

// Logique de traitement des recommandations en temps réel
$worker->onMessage = function($connection, $data) {

// 从推荐模块获取实时推荐结果
$result = getRealTimeRecommend($data);

// 将推荐结果返回给前端
$connection->send(json_encode($result));

};

// Start Worker
Worker::runAll();

// Fonction pour obtenir des résultats de recommandation en temps réel
function getRealTimeRecommend($data) {

// 解析前端发送的数据
$user = json_decode($data, true);

// 根据用户行为数据进行实时推荐计算

// 返回推荐结果
return $recommendResult;

}
?>

Conclusion :
Cet article présente comment utiliser le framework Workerman pour implémenter un système de recommandation en temps réel basé sur le comportement de l'utilisateur, y compris l'architecture du système, la conception de la base de données, l'algorithme de recommandation et des exemples de code. Grâce à ce système de recommandation en temps réel, les utilisateurs peuvent bénéficier de services de recommandation personnalisés en temps réel, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et les ventes de produits. Dans le même temps, les lecteurs peuvent améliorer et personnaliser davantage leur propre système de recommandation en temps réel sur la base de ces exemples de codes.

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!