Elasticsearch と PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション エンジンを構築する方法

Elasticsearch と PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション エンジンを構築する方法

はじめに:
インターネット時代において、レコメンデーション エンジンはますます重要な役割を果たしています。ユーザーが興味深いコンテンツを発見できるようになるだけでなく、ユーザー エクスペリエンスと Web サイトの定着率も向上します。人気の全文検索エンジンとして、Elasticsearch は高速かつスケーラブルで強力な検索機能を備えています。バックエンド言語として PHP と組み合わせることで、Elasticsearch の機能を活用して、インテリジェントで効率的なレコメンデーション システムを構築できます。

この記事では、Elasticsearch と PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション エンジンを構築する方法を紹介し、読者が実装プロセスを理解するのに役立つコード例を提供します。

ステップ 1: Elasticsearch をインストールして構成する
まず、Elasticsearch をインストールして構成する必要があります。 Elasticsearch 公式 Web サイト (https://www.elastic.co/cn/elasticsearch) から、対応するバージョンをダウンロードしてインストールできます。インストールが完了したら、ターミナルを開き、コマンド sudo service elasticsearch start を入力して Elasticsearch を開始します。次に、推奨データを保存するためのインデックスを作成する必要があります。ターミナルでコマンド curl -X PUT "localhost:9200/recommendations" を実行してインデックスを作成します。ここで、recommendations はインデックスの名前です。

ステップ 2: データを準備する
レコメンデーション エンジンを構築するには、基礎となるデータが必要です。映画の推薦を例に挙げると、映画情報を含むデータセットを作成できます。 ID、タイトル、ジャンルのフィールドを含む映画テーブルがあるとします。次のコードを使用してサンプル データを挿入できます。

<?php
$movies = [
    [
        'id' => '1',
        'title' => 'The Shawshank Redemption',
        'genre' => ['crime', 'drama']
    ],
    [
        'id' => '2',
        'title' => 'The Godfather',
        'genre' => ['crime', 'drama']
    ],
    // 更多电影数据...
];

foreach ($movies as $movie) {
    $params = [
        'index' => 'recommendations',
        'id' => $movie['id'],
        'body' => $movie
    ];
    
    // 将电影数据插入到Elasticsearch
    $response = $client->index($params);
}

ステップ 3: 推奨アルゴリズムを実装する
次に、ユーザーの好みに基づいて関連映画を推奨するための推奨アルゴリズムを実装する必要があります。ここでは例としてコンテンツベースの推奨アルゴリズムが使用されます。このアルゴリズムの中心原理は、映画のタグ (ジャンル フィールド) に基づいて、類似したタイプの映画を推奨することです。

以下は簡単なサンプル コードです:

<?php
function getRecommendations($movieId) {
    $params = [
        'index' => 'recommendations',
        'body' => [
            'query' => [
                'more_like_this' => [
                    'fields' => ['genre'],
                    'like' => [
                        [
                            '_index' => 'recommendations',
                            '_id' => $movieId
                        ]
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ];

    // 使用Elasticsearch进行相似性搜索
    $response = $client->search($params);

    return $response['hits']['hits'];
}

ステップ 4: 推奨結果を表示する
最後のステップは、推奨結果をユーザーに表示することです。 PHP コードを使用して、Web ページ上に推奨される結果をレンダリングできます。以下は簡単なサンプル コードです:

<?php
$movieId = $_GET['id'];

$recommendations = getRecommendations($movieId);

foreach ($recommendations as $recommendation) {
    $title = $recommendation['_source']['title'];

    echo "<li>$title</li>";
}

上記のコードを Web ページに挿入します。ユーザーが recommendations.php?id=1 にアクセスすると、映画「ショーシャンクの空に」が表示されます。 「似たような映画。

結論:
Elasticsearch と PHP を使用すると、インテリジェントなレコメンデーション エンジンを簡単に構築できます。この記事では、Elasticsearch のインストールと構成、データの準備、推奨アルゴリズムの実装、推奨結果の表示の手順を紹介し、関連するコード例を示します。読者の皆様には、この記事を通じて Elasticsearch と PHP を使用したインテリジェントなレコメンデーション エンジンの構築方法を習得し、実践に応用していただければ幸いです。

以上がElasticsearch と PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション エンジンを構築する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。