RiSearch PHP와 토픽 모델의 조합은 다차원 검색 및 추천을 구현하며, 구체적인 코드 예제가 필요합니다.
요약:
정보화 시대가 발전함에 따라 검색 엔진과 추천 시스템에 대한 사람들의 수요가 점점 더 높아지고 있으며, 더 높은. 기존 검색 엔진과 추천 시스템은 정보 과부하와 낮은 추천 정확도 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 고성능 전문 검색 엔진인 RiSearch PHP와 텍스트 분석 기술인 토픽 모델을 결합하면 보다 정확하고 다차원적인 검색 및 추천이 가능합니다.
키워드: RiSearch PHP, 토픽 모델, 다차원 검색, 추천 시스템
(1) 인덱스 생성: RiSearch PHP를 사용하여 텍스트 데이터에 대한 반전 인덱스를 생성합니다. 동시에 주제 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고 문서와 주제 간의 분포 관계를 얻습니다.
(2) 다차원 검색: 키워드를 입력하여 RiSearch PHP를 사용하여 전체 텍스트 검색을 수행하고 검색 결과를 주제 모델의 분포 관계에 따라 다차원으로 정렬합니다. 다차원 정렬은 키워드와 주제의 일치도, 문서와 주제 간의 상관관계 등에 따라 정렬하여 검색의 정확도를 높일 수 있습니다.
(3) 추천 시스템: 주제 모델을 사용하여 사용자의 과거 탐색 행동 및 검색 결과를 기반으로 추천합니다. 주제 모델은 사용자의 관심 분포와 문서의 주제 분포를 기반으로 추천의 관련성을 계산할 수 있습니다. 권장 결과를 검색 결과와 결합하여 권장 사항의 정확성과 개인화를 향상시킵니다.
<?php // 建立索引 $ri = new RiSearch("index"); $ri->add_field("title"); $ri->add_field("content"); $ri->index_document(1, "title", "文档标题", "content", "文档内容"); // 搜索 $results = $ri->search("关键词"); // 多维度排序 // TODO: 根据主题模型的分布关系进行排序 // 推荐 // TODO: 根据主题模型进行推荐 // 输出结果 foreach($results as $result) { echo $result['title'] . ": " . $result['content'] . " "; } ?>
위 내용은 RiSearch PHP와 토픽 모델의 결합으로 다차원 검색 및 추천 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!