PHPによるElasticsearchに基づくレコメンデーションシステムの設計と実装

PHP での Elasticsearch に基づくレコメンデーション システムの設計と実装

インターネットの発展に伴い、レコメンデーション システムはさまざまな電子商取引プラットフォームに必須となっています。ニュースメディアとソーシャルネットワークの準備機能。レコメンデーション システムの目標は、ユーザー エクスペリエンスとプラットフォームの収益性を向上させるために、パーソナライズされた好みに基づいて的を絞った推奨コンテンツをユーザーに提供することです。この記事では、Elasticsearchをベースにした効率的かつ正確なレコメンデーションシステムの構築方法と具体的なコード例を紹介します。

1. レコメンデーション システムの原理

レコメンデーション システムの中核となる原理は、ユーザーの行動データ (クリック、購入、評価など) に基づいてユーザーと製品との関係を確立することです。 、など）、これらの関係に基づいて関連する製品をユーザーに推奨します。その中で、一般的に使用される推奨アルゴリズムには、協調フィルタリング アルゴリズム、コンテンツベースの推奨アルゴリズム、深層学習アルゴリズムが含まれます。

2. Elasticsearch の概要

Elasticsearch は、逆索引を使用して高速な全文検索を実現する分散型全文検索エンジンです。基本的な全文検索機能に加えて、Elasticsearch は強力な拡張性と拡張性も備えており、レコメンデーション システムの基盤となるストレージおよびコンピューティング エンジンとして使用できます。

3. レコメンドシステムの設計と実装

1. データの準備

まず、ユーザーの行動データと商品データを準備する必要があります。ユーザー行動データにはユーザーのクリック記録、購入記録、評価記録などが含まれ、製品データには製品の属性、ラベル、その他の関連情報が含まれます。

2. Elasticsearch へのデータのインポート

後続のインデックス作成および取得操作のために、準備されたデータを Elasticsearch にインポートします。 Elasticsearch が提供する RESTful API または PHP の Elasticsearch クライアント ライブラリを使用してデータをインポートできます。

サンプル コード:

// 导入用户数据
$users = [
    [
        'id' => 1,
        'name' => 'user1',
        'age' => 20,
    ],
    [
        'id' => 2,
        'name' => 'user2',
        'age' => 25,
    ],
];

foreach ($users as $user) {
    $params = [
        'index' => 'users',
        'id' => $user['id'],
        'body' => $user,
    ];
    
    $response = $client->index($params);
}

// 导入商品数据
$products = [
    [
        'id' => 1,
        'name' => 'product1',
        'price' => 100,
    ],
    [
        'id' => 2,
        'name' => 'product2',
        'price' => 200,
    ],
];

foreach ($products as $product) {
    $params = [
        'index' => 'products',
        'id' => $product['id'],
        'body' => $product,
    ];
    
    $response = $client->index($params);
}

3. ユーザーと製品のインデックスの構築

ユーザー行動データと製品データに基づいてユーザーと製品のインデックスを構築今後の使用のために推奨される計算。インデックス作成操作には、Elasticsearch が提供する RESTful API または PHP の Elasticsearch クライアント ライブラリを使用できます。

サンプルコード:

// 构建用户索引
$params = [
    'index' => 'users',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'name' => [
                    'type' => 'text',
                ],
                'age' => [
                    'type' => 'integer',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

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

// 构建商品索引
$params = [
    'index' => 'products',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'name' => [
                    'type' => 'text',
                ],
                'price' => [
                    'type' => 'integer',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

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

4. ユーザーと製品の関係を計算

ユーザー行動データと製品データに基づいてユーザーと製品の関係を計算間の関係。ここでは、協調フィルタリング アルゴリズムまたはその他の推奨アルゴリズムを使用できます。

サンプルコード:

// 计算用户和商品之间的关联关系
$actions = [
    [
        'index' => [
            '_index' => 'interactions',
            '_id' => 1,
        ],
    ],
    [
        'user_id' => 1,
        'product_id' => 1,
        'timestamp' => '2021-01-01 00:00:00',
    ],
    [
        'index' => [
            '_index' => 'interactions',
            '_id' => 2,
        ],
    ],
    [
        'user_id' => 1,
        'product_id' => 2,
        'timestamp' => '2021-02-01 00:00:00',
    ],
    // ...
];

$params = [
    'refresh' => true,
    'body' => $actions,
];

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

5. ユーザーへのレコメンド

ユーザーと商品の関係に基づいて、関連性の高い商品をユーザーにレコメンドします。 Elasticsearch が提供するクエリ機能を使用して、ユーザーの好みに基づいて製品を推奨できます。

サンプル コード:

// 对用户进行推荐
$params = [
    'index' => 'interactions',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'user_id' => 1,
            ],
        ],
        'size' => 10,
    ],
];

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

4. 概要

この記事では、Elasticsearch に基づいて効率的かつ正確なレコメンデーション システムを構築する方法を紹介し、具体的な PHP コードの例を示します。 Elasticsearch を使用すると、データのインポート、インデックスの構築、推奨計算の実行が簡単にできるため、推奨システムの効率と精度が向上します。この記事が、レコメンデーション システムを設計および実装する際の参考になれば幸いです。

以上がPHPによるElasticsearchに基づくレコメンデーションシステムの設計と実装の詳細内容です。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。