Elasticsearch と PHP を使用してインテリジェントな広告推奨システムを構築する方法

Elasticsearch と PHP を使用してインテリジェントな広告推奨システムを構築する方法

インテリジェントな広告推奨システムは、今日のインターネット広告業界で重要な役割を果たしています。ユーザーの行動、興味、好みを分析し、広告の効果とユーザーエクスペリエンスを向上させることで、パーソナライズされた広告の推奨事項をユーザーに提供します。この記事では、Elasticsearch と PHP を使用してインテリジェントな広告推奨システムを構築する方法を紹介します。

Elasticsearch は、オープンソースの分散型検索および分析エンジンであり、高速でスケーラブルで可用性が高く、インテリジェントな広告推奨システムの構築に非常に適しています。 PHP は、Web アプリケーションの開発に使用される一般的なサーバーサイド スクリプト言語です。以下では、Elasticsearch と PHP を使用して、インテリジェントな広告推奨システムを構築します。

まず、データを準備する必要があります。広告主、広告スロット、ユーザーという 3 つの主要なエンティティを含む広告システムがあるとします。 Elasticsearch をデータ ストレージとインデックス作成に使用して、高速なクエリと分析をサポートできます。

次に、いくつかのキーインデックスとマッピングを定義する必要があります。 Elasticsearch では、インデックスをデータベースとして表示でき、マッピングによってインデックス内のデータ型と構造が定義されます。 Elasticsearch の PHP クライアント ライブラリを通じてインデックスとマッピングを作成および更新できます。

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

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

$params = [
    'index' => 'advertisements',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'title' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'content' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'tag' => [
                    'type' => 'keyword'
                ],
                'user_id' => [
                    'type' => 'integer'
                ]
            ]
        ]
    ]
];

$response = $client->indices()->create($params);

上記のコード例では、「advertisements」という名前のインデックスを作成し、「title」、「content」、「tag」、および「user_id」の 4 つのフィールドのマッピングを定義します。

次に、Elasticsearch を使用して広告推奨アルゴリズムを実装します。一般的に使用される広告推奨アルゴリズムには、コンテンツベースの推奨、協調フィルタリングの推奨、およびユーザー行動ベースの推奨が含まれます。ここでは、コンテンツベースのレコメンデーションを例として取り上げます。 Elasticsearch の全文検索機能を使用すると、ユーザーの興味や広告の内容に合わせて、最も関連性の高い広告を見つけることができます。

$params = [
    'index' => 'advertisements',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'tag' => 'sports'
            ]
        ]
    ]
];

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

上記のコード例では、全文検索機能を使用して、「広告」インデックスの「タグ」フィールドが「スポーツ」と一致する広告を検索します。ユーザーの興味タグに基づいてクエリ条件を動的に調整し、パーソナライズされた広告推奨を実現できます。

最後に、推奨結果をユーザーに表示する必要があります。 PHP では、開発に Web フレームワークを使用し、対応するコントローラーを記述してコードを表示し、推奨される結果をユーザーに提示できます。

// 控制器代码

public function recommend()
{
    $user_id = $_SESSION['user_id'];

    // 查询用户的兴趣标签
    $interests = $this->userModel->getInterests($user_id);

    // 使用Elasticsearch进行广告推荐
    $params = [
        'index' => 'advertisements',
        'body' => [
            'query' => [
                'terms' => [
                    'tag' => $interests
                ]
            ]
        ]
    ];

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

    $advertisements = $response['hits']['hits'];

    // 渲染视图，将推荐结果呈现给用户
    $this->view('recommend', ['advertisements' => $advertisements]);
}

// 视图代码

foreach ($advertisements as $advertisement) {
    echo "<div class='advertisement'>";
    echo "<h2>{$advertisement['_source']['title']}</h2>";
    echo "<p>{$advertisement['_source']['content']}</p>";
    echo "</div>";
}

上記のコード例は、推奨結果をユーザーに表示する方法を示しています。まずユーザーの興味タグをクエリし、次に Elasticsearch を使用して広告を推奨します。最後に、HTML と CSS を使用して、推奨される結果をユーザーに表示します。

実際のインテリジェント広告推奨システムでは、より詳細で複雑なシナリオも処理する必要があります。ただし、この記事では、Elasticsearch と PHP を使用してシンプルなインテリジェントな広告推奨システムを構築できるようにする基本的なフレームワークとサンプル コードを提供します。お役に立てれば！

以上がElasticsearch と PHP を使用してインテリジェントな広告推奨システム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。