Elasticsearch를 사용하여 추천 시스템을 구현하는 방법

Elasticsearch를 사용하여 추천 시스템을 구현하는 방법

오늘날의 정보 폭발 시대에 추천 시스템은 사용자가 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 돕는 중요한 도구가 되었습니다. 오픈 소스 고성능 검색 엔진인 Elasticsearch는 강력한 전체 텍스트 검색 및 데이터 분석 기능을 제공하며 추천 시스템 구현을 잘 지원할 수 있습니다. 이 기사에서는 Elasticsearch를 사용하여 간단한 추천 시스템을 구축하고 코드 예제를 제공하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 준비

먼저 데이터를 준비해야 합니다. 추천 시스템은 일반적으로 사용자의 과거 행동을 기반으로 추천을 하기 때문에 클릭 기록, 구매 기록 등과 같은 사용자 행동 데이터를 수집해야 합니다. 우리가 수집하는 데이터에는 사용자 ID, 제품 ID, 행동 유형 필드가 포함되어 있다고 가정합니다.

Elasticsearch의 문서 모델을 사용하여 각 행동 기록을 문서로 저장할 수 있습니다. 다음은 예제 문서의 구조입니다.

{
"user_id": 123,
"item_id": 456,
"action": "click"
}

2. Index 생성

다음으로 생성해야 합니다. 데이터를 저장하는 인덱스입니다. Elasticsearch에서 인덱스는 문서 데이터를 저장하고 구성하는 데 사용되는 데이터베이스로 생각할 수 있습니다.

Elasticsearch의 REST API를 사용하여 쉽게 인덱스를 생성하세요. 다음은 인덱스를 생성하는 샘플 코드입니다:

PUT /recommendations
{
"mappings": {

"properties": {
  "user_id": {
    "type": "integer"
  },
  "item_id": {
    "type": "integer"
  },
  "action": {
    "type": "text"
  }
}

}
}

3. Data import

Elasticsearch의 Bulk API를 사용하여 대량의 데이터를 가져올 수 있습니다. 한 번. 다음은 샘플 코드입니다.

POST /recommendations/_bulk
{ "index": { "_index": "recommendations", "_id": "1" }}
{ "user_id": 123, "item_id": 456 , "action": "클릭" }
{ "index": { "_index": "recommendations", "_id": "2" }}
{ "user_id": 123, "item_id": 789, "action" : "buy" }
...

데이터를 가져올 때 특정 비즈니스 요구에 따라 서로 다른 가중치를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 구매 기록에 더 높은 가중치를 설정하여 추천 프로세스에서 더 많은 가중치를 부여할 수 있습니다.

4. 질의와 추천

추천 시스템에서 질의는 중요한 연결고리입니다. Elasticsearch의 쿼리 기능을 사용하여 사용자의 과거 행동을 기반으로 추천 결과를 얻을 수 있습니다.

사용자 123과 관련된 제품 추천을 예로 들어보겠습니다. Elasticsearch의 쿼리 API를 사용하여 실시간 추천을 할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

GET /recommendations/_search
{
"query": {

"bool": {
  "must": [
    { "term": { "user_id": 123 } }
  ]
}

},
"size": 10
}

위 코드는 사용자 123과 관련된 상위 10개의 추천 결과를 반환합니다. .

5. 결과 표시

마지막으로 결과를 사용자에게 표시합니다. 특정 비즈니스 요구에 따라 웹 페이지, 앱 등을 사용하여 권장 결과를 표시할 수 있습니다.

다음은 웹페이지에 추천 결과를 표시하기 위한 샘플 코드입니다:

100db36a723c770d327fc0aef2ce13b1
93f0f5c25f18dab9d176bd4f6de5d30e

<title>推荐结果</title>

9c3bca370b5104690d9ef395f2c5f8d1
6c04bd5ca3fcae76e30b72ad730ca86d

<h1>推荐结果</h1>

<?php
  // 假设推荐结果存储在一个数组中
  $recommendations = [
    "商品1",
    "商品2",
    "商品3",
    ...
  ];

  foreach ($recommendations as $recommendation) {
    echo "<p>{$recommendation}</p>";
  }
?>

7e8e7102f99d76252e9da3c3dc891334

요약

이 글에서는 Elasticsearch를 사용하여 간단한 추천 시스템을 구현하는 방법을 소개합니다. 사용자의 과거 행동 데이터를 수집하고, 인덱스를 생성하고, 데이터를 가져오고, 쿼리하고 추천하고, 그 결과를 사용자에게 표시함으로써 Elasticsearch 기반의 추천 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다!

위 내용은 Elasticsearch를 사용하여 추천 시스템을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!