RiSearch PHP는 사용자 맞춤형 검색 순위 및 추천을 구현합니다.

RiSearch PHP는 사용자 맞춤형 검색 순위 및 추천을 구현하며, 이를 위해서는 특정 코드 예제가 필요합니다.

인터넷이 발전하고 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 사용자 개인화 요구가 점점 더 중요해지고 있습니다. 사용자는 검색 결과에서 자신의 관심사와 선호도에 더 부합하는 콘텐츠를 얻기를 원하지만 기존 검색 엔진은 키워드 기반 검색 결과만 제공할 수 있고 사용자의 개인화된 요구를 충족할 수 없는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 RISEARCH PHP를 사용하여 사용자 맞춤형 검색 순위 및 추천을 얻을 수 있습니다.

RISEARCH는 Redis를 기반으로 하는 강력한 전체 텍스트 검색 엔진 툴킷입니다. Redis는 빠른 읽기 및 쓰기, 데이터 지속성, 복잡한 데이터 유형 지원과 같은 기능을 갖춘 오픈 소스 고성능 인 메모리 데이터베이스입니다. RISEARCH는 Redis의 이러한 기능을 활용하여 효율적이고 유연한 전체 텍스트 검색 기능을 구현합니다.

다음에서는 RISEARCH PHP를 사용하여 사용자 맞춤 검색 순위 및 추천을 얻는 방법을 소개합니다. 먼저 Redis 및 RISEARCH 확장을 설치해야 합니다. 설치 및 구성은 공식 웹사이트 http://redis.io/ 및 https://github.com/RediSearch/RediSearch-Go/blob/master/README.md를 통해 수행할 수 있습니다.

설치가 완료되면 먼저 Redis 연결 개체와 RISEARCH 인덱스 개체를 생성합니다.

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

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

다음으로 인덱스의 필드와 가중치를 정의해야 합니다. 이러한 필드는 검색 결과 순위에 영향을 미칩니다.

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

색인에 추가 문서를 입력할 때 사용자 ID, 키워드 등 문서의 속성과 값을 설정할 수 있습니다.

$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。');

그런 다음 문서를 색인에 추가합니다.

$index->add($document);

다음으로 우리는 개인화된 검색을 위해 RISEARCH에서 제공하는 검색방법을 이용할 수 있습니다. 먼저 검색어 객체를 생성하고 키워드를 지정해야 합니다.

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

개인화된 검색 결과를 원한다면 사용자의 속성과 선호도에 따라 쿼리의 가중치를 조정할 수 있습니다.

$query->setScorer(function($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;
});

마지막으로 다음을 실행할 수 있습니다. 쿼리하고 검색 결과 얻기:

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

개인화된 검색 순위 외에도 RISEARCH는 사용자 선호도에 따른 추천 기능도 제공합니다. 사용자의 이전 검색 기록과 클릭 행동을 기반으로 사용자에게 관련 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.

RISEARCH에서는 클러스터링 알고리즘을 사용하여 추천 기능을 구현할 수 있습니다. 클러스터링 알고리즘은 문서를 유사한 카테고리로 그룹화한 다음 사용자가 현재 속한 카테고리를 기반으로 관련 카테고리 콘텐츠를 추천하여 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다.

먼저 클러스터링 인덱스 객체를 생성해야 합니다:

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

그런 다음 클러스터링 인덱스에 문서를 추가할 수 있습니다:

$clusterIndex->add($document);

다음으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 클러스터링 작업을 수행할 수 있습니다. 3가지 카테고리로 클러스터링한다고 가정해 보겠습니다.

$clusterIndex->cluster(3);

그런 다음 사용자가 현재 속한 카테고리를 기반으로 사용자에게 관련 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.

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

위는 RISEARCH PHP를 사용하여 사용자 맞춤 검색 순위를 구현하는 프로세스 및 코드입니다. 및 추천 예시. Redis와 RISEARCH의 기능을 유연하게 활용함으로써 사용자 요구를 더 잘 충족하고 사용자 만족도와 지속성을 향상시키는 검색 경험을 얻을 수 있습니다.

위 내용은 RiSearch PHP는 사용자 맞춤형 검색 순위 및 추천을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!