RiSearch PHP は、ユーザーに合わせた検索ランキングと推奨を実装します。

RiSearch PHP は、ユーザーのパーソナライズされた検索ランキングと推奨を実装します。これには、特定のコード例が必要です。

インターネットの発展とデータの爆発的な増加に伴い、ユーザーのパーソナライズされたニーズが増加しています。ますます重要になっています。ますます重要になってきています。ユーザーは、検索結果で自分の興味や好みにより近いコンテンツを取得することを望んでいますが、従来の検索エンジンでは多くの場合、キーワードベースの検索結果しか提供できず、ユーザーのパーソナライズされたニーズを満たすことができません。この問題を解決するには、RISEARCH PHP を使用して、ユーザーに合わせた検索ランキングと推奨を実現します。

RISEARCH は、Redis をベースとした強力な全文検索エンジン ツールキットです。 Redis は、高速な読み取りと書き込み、データの永続性、複雑なデータ型のサポートなどの機能を備えたオープンソースの高性能インメモリ データベースです。 RISEARCH は、Redis のこれらの機能を活用して、効率的かつ柔軟な全文検索機能を実装します。

以下では、RISEARCH PHP を使用して、ユーザーに合わせた検索ランキングと推奨を実現する方法を紹介します。まず、Redis および RISEARCH 拡張機能をインストールする必要があります。インストールと構成は、公式 Web サイト http://redis.io/ および https://github.com/RediSearch/RediSearch-Go/blob/master/README.md を通じて行うことができます。

インストールが完了したら、最初に Redis 接続オブジェクトと RISEARCH インデックス オブジェクトを作成します:

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$index = new RiSearchIndex($redis, 'my_index');

次に、インデックスのフィールドと重みを定義する必要があります。これらのフィールドは影響を与えます。検索結果のランキング。:

$index->field('title', 2.0, true);
$index->field('content', 1.0, false);

ドキュメントをインデックスに追加するとき、ユーザー ID、キーワードなど、ドキュメントのプロパティと値を設定できます。:

$document = new RiSearchDocument('doc1');
$document->setProperty('user_id', '123');
$document->setProperty('keywords', 'PHP, RiSearch');
$document->addField('title', 'RISEARCH PHP');
$document->addField('content', 'RISEARCH 是一个强大的全文搜索引擎工具包。');

次に、ドキュメントをインデックスに追加します。

$index->add($document);

次に、RISEARCH が提供する検索方法を使用して、パーソナライズされた検索を行うことができます。まず、検索クエリ オブジェクトを作成し、キーワードを指定する必要があります:

$query = new RiSearchQuery();
$query->setQueryString('RISEARCH PHP');

パーソナライズされた検索結果が必要な場合は、ユーザーの属性と好みに基づいてクエリの重みを調整できます:

$query->setScorer(function($docId, $docProperties, $score) {
    $userId = $docProperties['user_id'];
    $keywords = $docProperties['keywords'];

    // 根据用户ID和关键词调整权重
    if ($userId == '123') {
        $score *= 2;
    }

    return $score;
});

最後に、クエリを実行して検索結果を取得します。

$results = $index->search($query);

RISEARCH は、パーソナライズされた検索ランキングに加えて、ユーザーの好みに基づいた推奨機能も提供します。ユーザーの過去の検索記録やクリック行動に基づいて、関連性の高いコンテンツをユーザーに推奨できます。

RISEARCH では、クラスタリング アルゴリズムを使用してレコメンデーション機能を実装できます。クラスタリング アルゴリズムは、ドキュメントを同様のカテゴリにグループ化し、ユーザーが現在属しているカテゴリに基づいて関連するカテゴリのコンテンツを推奨することで、パーソナライズされた推奨事項を提供します。

まず、クラスター化インデックス オブジェクトを作成する必要があります:

$clusterIndex = new RiSearchClusterIndex($redis, 'cluster_index');

次に、クラスター化インデックスにドキュメントを追加できます:

$clusterIndex->add($document);

次に、K 平均法を使用できます。クラスタリング アルゴリズムはクラスタリング操作を実行します。 3 つのカテゴリに分類するとします。

$clusterIndex->cluster(3);

次に、ユーザーが現在属しているカテゴリに基づいて、関連するコンテンツをユーザーに推奨できます。

$recommendations = $clusterIndex->recommend('doc1', 5);

上記は、RISEARCH PHP を使用して達成することです。ユーザーのパーソナライゼーション 検索ランキングと推奨のプロセスとコード例。 RedisとRISEARCHの機能を柔軟に活用することで、よりユーザーのニーズに合った検索体験を実現し、ユーザーの満足度や定着率の向上を実現します。

以上がRiSearch PHP は、ユーザーに合わせた検索ランキングと推奨を実装します。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。