PHP의 Elasticsearch 기반 추천 시스템 설계 및 구현

PHP에서 Elasticsearch를 기반으로 추천 시스템 설계 및 구현

인터넷의 발달과 함께 추천 시스템은 다양한 전자상거래 플랫폼, 뉴스 미디어, 소셜 네트워크에서 필수적인 기능이 되었습니다. 추천 시스템의 목표는 사용자 경험과 플랫폼 수익성을 향상시키기 위해 사용자의 개인화 된 선호도에 따라 타겟 추천 콘텐츠를 제공하는 것입니다. 이번 글에서는 Elasticsearch를 기반으로 효율적이고 정확한 추천 시스템을 구축하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예시를 제공하겠습니다.

1. 추천 시스템의 원리

추천 시스템의 핵심 원리는 사용자의 행동 데이터(예: 클릭, 구매, 평점 등)를 기반으로 사용자와 상품 간의 관계를 구축하는 것입니다. 이러한 관계를 기반으로 사용자에게 관련 제품을 추천합니다. 그 중 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘에는 협업 필터링 알고리즘, 콘텐츠 기반 추천 알고리즘, 딥러닝 알고리즘이 있습니다.

2. Elasticsearch 소개

Elasticsearch는 빠른 전체 텍스트 검색을 위해 역 인덱스를 사용하는 분산형 전체 텍스트 검색 엔진입니다. 기본적인 전체 텍스트 검색 기능 외에도 Elasticsearch는 강력한 확장성과 확장성을 갖추고 있으며 추천 시스템의 기본 스토리지 및 컴퓨팅 엔진으로 사용될 수 있습니다.

3. 추천 시스템 설계 및 구현

1. 데이터 준비

먼저 사용자 행동 데이터와 제품 데이터를 준비해야 합니다. 사용자 행동 데이터에는 사용자의 클릭 기록, 구매 기록, 평가 기록 등이 포함될 수 있으며, 제품 데이터에는 제품 속성, 라벨 및 기타 관련 정보가 포함될 수 있습니다.

2. Elasticsearch로 데이터 가져오기

이후 인덱싱 및 검색 작업을 위해 준비된 데이터를 Elasticsearch로 가져옵니다. Elasticsearch에서 제공하는 RESTful API 또는 PHP의 Elasticsearch 클라이언트 라이브러리를 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.

샘플 코드:

// 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. 사용자 및 제품 인덱스 구축

사용자 행동 데이터와 후속 추천 계산을 위한 제품 데이터를 기반으로 사용자 및 제품 인덱스를 구축합니다. 인덱싱 작업을 위해 Elasticsearch에서 제공하는 RESTful API 또는 PHP의 Elasticsearch 클라이언트 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

샘플 코드:

// 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. 사용자와 제품 간의 연관성을 계산합니다.

사용자 행동 데이터 및 제품 데이터를 기반으로 사용자와 제품 간의 연관성을 계산합니다. 여기서는 협업 필터링 알고리즘이나 기타 추천 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

샘플 코드:

// 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. 사용자에게 추천

사용자와 제품의 관계를 기반으로 사용자에게 관련 제품을 추천합니다. Elasticsearch에서 제공하는 쿼리 기능을 이용하면 사용자 선호도에 따른 상품 추천을 받으실 수 있습니다.

샘플 코드:

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

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

IV. 요약

이 글에서는 Elasticsearch를 기반으로 효율적이고 정확한 추천 시스템을 구축하는 방법을 소개하고 구체적인 PHP 코드 예제를 제공합니다. Elasticsearch를 사용하면 쉽게 데이터를 가져오고, 인덱스를 구축하고, 추천 계산을 수행할 수 있어 추천 시스템의 효율성과 정확성이 향상됩니다. 추천 시스템을 설계하고 구현할 때 이 글이 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP의 Elasticsearch 기반 추천 시스템 설계 및 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!