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PHP で Elasticsearch を使用したユーザー行動分析と推奨事項
概要:
インターネットの継続的な発展に伴い、ユーザー行動分析とパーソナライズされた推奨事項が重要になってきました。あらゆる主要な応用分野に不可欠な部分です。 Elasticsearch は、高性能の分散型全文検索および分析エンジンであり、その強力な検索機能と柔軟な拡張性により、ユーザー行動分析やパーソナライズされた推奨システムで広く使用されています。この記事では、PHPを使ってコードを記述し、Elasticsearchと組み合わせてユーザー行動分析やパーソナライズされたレコメンド機能を実装する方法を紹介します。
1. Elasticsearch のインストールと構成
まず、Elasticsearch をインストールし、それに応じて構成する必要があります。具体的な手順は次のとおりです。
ステップ 1: Elasticsearch をダウンロード
公式 Web サイト (https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch) からオペレーティング システムに適したバージョンをダウンロードします。を選択し、ディレクトリを指定して解凍します。
ステップ 2: Elasticsearch を構成する
Elasticsearch 構成ファイル elasticsearch.yml
で、クラスター名、ノード名、リスニング アドレス、その他のパラメーターを設定できます。
ステップ 3: Elasticsearch の開始
コマンド ラインから Elasticsearch のインストール ディレクトリを入力し、bin/elasticsearch
コマンドを実行して Elasticsearch を開始します。
2. PHP を使用して Elasticsearch に接続する
次に、PHP を使用して Elasticsearch に接続し、データのインデックス作成と検索操作を実行する必要があります。 Elasticsearch の公式 PHP クライアント パッケージである Elasticsearch PHP Client を使用できます。
ステップ 1: Elasticsearch PHP クライアントをインストールする
Composer を使用してインストールし、次のコマンドを実行します: composer require elasticsearch/elasticsearch
ステップ 2: PHP コードを記述する
以下は、Elasticsearch に接続し、インデックス作成と検索操作を実行するための簡単な PHP コード例です。
<?php require 'vendor/autoload.php'; use ElasticsearchClientBuilder; // 连接到本地的Elasticsearch实例 $client = ClientBuilder::create()->setHosts(['127.0.0.1'])->build(); // 索引一条用户行为数据 $params = [ 'index' => 'user_behavior', 'type' => 'click', 'body' => [ 'user_id' => 1, 'item_id' => 1001, 'timestamp' => time() ] ]; $response = $client->index($params); // 搜索与给定用户行为相关的推荐结果 $params = [ 'index' => 'user_behavior', 'type' => 'click', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'user_id' => 1 ] ] ] ]; $response = $client->search($params); // 处理搜索结果 foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) { echo $hit['_source']['item_id'] . PHP_EOL; } ?>
上記のコード例では、まず ClientBuilder
を使用してクライアントを作成します。Elasticsearch は、接続されたクライアント オブジェクト $client
を使用し、$client
の index
メソッドを使用してユーザー行動データのインデックスを作成し、search
特定のユーザー行動に関連する推奨結果を検索する方法。
3. 行動分析とレコメンデーションに Elasticsearch を使用する
ユーザー行動データを継続的に蓄積する過程で、Elasticsearch のリッチ アグリゲーション (Aggs) 機能と複雑な検索クエリを使用して、レコメンデーションを伴うユーザー行動分析を行うことができます。 。一般的に使用される関数の例をいくつか次に示します。
製品がクリックされた回数をカウントします。
$params = [ 'index' => 'user_behavior', 'type' => 'click', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'item_id' => 1001 ] ] ] ]; $response = $client->count($params); $clickCount = $response['count'];
ユーザーが使用した製品をカウントします。最もクリック数:
$params = [ 'index' => 'user_behavior', 'type' => 'click', 'body' => [ 'aggs' => [ 'top_hits' => [ 'terms' => [ 'field' => 'item_id', 'order' => ['click_count' => 'desc'] ], 'aggs' => [ 'click_count' => [ 'sum' => [ 'field' => 'click_count' ] ] ] ] ] ] ]; $response = $client->search($params); $topHits = $response['aggregations']['top_hits']['buckets'];
ユーザーのクリック履歴に基づいたパーソナライズされた推奨事項:
$params = [ 'index' => 'user_behavior', 'type' => 'click', 'body' => [ 'query' => [ 'match' => [ 'user_id' => 1 ] ], 'size' => 0, 'aggs' => [ 'top_hits' => [ 'terms' => [ 'field' => 'item_id', 'order' => ['click_count' => 'desc'] ], 'aggs' => [ 'click_count' => [ 'sum' => [ 'field' => 'click_count' ] ] ] ] ] ] ]; $response = $client->search($params); $topHits = $response['aggregations']['top_hits']['buckets'];
上記の例は、Elasticsearch の基本機能のみを示しています。 PHP: 実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて、より複雑な集計クエリやフィルタリング操作を実行できます。
結論:
この記事の導入部を通じて、PHP を使用してコードを記述し、それを Elasticsearch と組み合わせてユーザー行動分析とパーソナライズされた推奨事項を実装する方法を学びました。これらの機能は、ユーザーの行動をより深く理解し、ユーザー エクスペリエンスを最適化し、パーソナライズされた推奨サービスを提供するのに役立ちます。私たちは、継続的に徹底的な学習と実践を行うことで、Elasticsearch やその他の関連テクノロジーをより柔軟に使用して、より強力なユーザー行動分析および推奨システムを構築できると信じています。
以上がPHP で Elasticsearch を使用してユーザー行動の分析と推奨を行うの詳細内容です。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。