Workerman を使用してユーザーの行動に基づいたリアルタイム レコメンデーション システムを実装する方法

タイトル: Workerman を使用してユーザーの行動に基づいたリアルタイム レコメンデーション システムを実装する

はじめに:
インターネットの急速な発展に伴い、ユーザーが生成するデータは増加の一途をたどっており、そのデータをどのように活用してユーザーにパーソナライズされたレコメンドサービスを提供するかが重要な課題となっています。リアルタイム推奨システムは、ユーザーの現在の行動データに基づいて推奨を行い、リアルタイムでパーソナライズされた推奨事項をユーザーに提供します。この記事では、PHP フレームワーク Workerman を使用して、システム アーキテクチャ、データベース設計、推奨アルゴリズム、コード例など、リアルタイム レコメンデーション システムを実装する方法を紹介します。

パート 1: システム アーキテクチャ設計
1.1 ユーザー行動収集モジュール:
製品の閲覧、製品の購入などのユーザー行動情報は、JavaScript またはその他の方法を通じて収集され、リクエストはバックエンドに送信されます。

1.2 データ ストレージ モジュール:
ユーザー情報、製品情報、ユーザーと製品間のインタラクション情報などのユーザー行動データがデータベースに保存されます。

1.3 リアルタイム レコメンデーション モジュール:
ユーザー行動データのリアルタイム分析と計算を通じて、ユーザーに対するリアルタイムのレコメンデーション結果が生成され、結果は表示のためにフロントエンドに返されます。 。

パート 2: データベース設計
2.1 ユーザー情報テーブル:
ユーザー ID、名前、性別などのユーザーの基本情報が含まれます。

2.2 製品情報テーブル:
製品 ID、名前、価格など、製品に関する基本情報が含まれます。

2.3 ユーザー行動テーブル:
ユーザー ID、製品 ID、行動タイプ (閲覧、購入など)、行動時間などを含む、ユーザーと製品間のインタラクション情報を記録します。

パート 3: 推奨アルゴリズム
3.1 協調フィルタリングに基づく推奨アルゴリズム:
ユーザー間の類似性を計算し、ユーザーと同様の行動を持つ他のユーザーが好む製品を推奨できます。

3.2 コンテンツ フィルタリングに基づく推奨アルゴリズム:
ユーザーが好む製品の特性を分析し、その特性に類似した他の製品を推奨します。

3.3 ハイブリッド推奨アルゴリズム:
複数の推奨アルゴリズムを包括的に使用し、異なるアルゴリズムの利点を活用して、推奨精度を向上させます。

パート 4: コード例
次は、Workerman を使用してリアルタイム レコメンデーション システムを実装するコード例です:

require_once DIR . ' /vendor/autoload.php';

use WorkermanWorker;

// ポート 9000 をリッスンするワーカーを作成します
$worker = new Worker('websocket:/ /0.0.0.0:9000 ');

//プロセス数を 4
$worker->count = 4;

//リアルタイム推奨処理ロジック
$worker->onMessage = function($connection, $data) {

// 从推荐模块获取实时推荐结果
$result = getRealTimeRecommend($data);

// 将推荐结果返回给前端
$connection->send(json_encode($result));

};

// Worker の開始
Worker::runAll();

// リアルタイムのレコメンデーション結果を取得する 関数
function getRealTimeRecommend($data) {

// 解析前端发送的数据
$user = json_decode($data, true);

// 根据用户行为数据进行实时推荐计算

// 返回推荐结果
return $recommendResult;

}
?>

結論:
Thisこの記事では、Workerman フレームワークを使用してユーザーの行動に基づいたリアルタイムのレコメンデーション システムを実現する方法 (システム アーキテクチャ、データベース設計、レコメンデーション アルゴリズム、コード例など) を紹介しています。このリアルタイム レコメンデーション システムを通じて、ユーザーはパーソナライズされたリアルタイム レコメンデーション サービスを提供でき、ユーザー エクスペリエンスと製品の販売が向上します。同時に、読者はこれらのサンプル コードに基づいて独自のリアルタイム レコメンデーション システムをさらに改善およびカスタマイズできます。

以上がWorkerman を使用してユーザーの行動に基づいたリアルタイム レコメンデーション システムを実装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。