Workerman을 사용하여 사용자 행동 기반 실시간 추천 시스템을 구현하는 방법

제목: Workerman을 사용하여 사용자 행동 기반 실시간 추천 시스템 구현

소개:
인터넷의 급속한 발전으로 인해 사용자가 생성하는 데이터의 양이 계속 증가하고 있습니다. 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공하는 것이 중요한 질문이 되었습니다. 실시간 추천 시스템은 사용자의 현재 행동 데이터를 기반으로 추천을 제공하고 실시간 개인화된 추천을 제공합니다. 이 기사에서는 PHP 프레임워크인 Workerman을 사용하여 시스템 아키텍처, 데이터베이스 설계, 추천 알고리즘 및 코드 예제를 포함한 실시간 추천 시스템을 구현하는 방법을 소개합니다.

1부: 시스템 아키텍처 설계
1.1 사용자 행동 수집 모듈:
상품 탐색, 상품 구매 등의 사용자 행동 정보는 JavaScript나 기타 방법을 통해 수집되며 요청이 백엔드로 전송됩니다.

1.2 데이터 저장 모듈:
사용자 정보, 제품 정보, 사용자와 제품 간의 상호 작용 정보를 포함한 사용자 행동 데이터가 데이터베이스에 저장됩니다.

1.3 실시간 추천 모듈:
사용자 행동 데이터의 실시간 분석 및 계산을 통해 사용자의 실시간 추천 결과가 생성되고 그 결과가 프런트 엔드에 반환되어 표시됩니다.

2부: 데이터베이스 디자인
2.1 사용자 정보 테이블:
사용자 ID, 이름, 성별 등 사용자의 기본 정보가 포함됩니다.

2.2 상품 정보 테이블:
상품 ID, 이름, 가격 등 상품의 기본 정보가 포함되어 있습니다.

2.3 사용자 행동 테이블:
사용자 ID, 제품 ID, 행동 유형(탐색, 구매 등), 행동 시간 등을 포함하여 사용자와 제품 간의 상호 작용 정보를 기록합니다.

3부: 추천 알고리즘
3.1 협업 필터링 기반 추천 알고리즘:
사용자 간 유사도를 계산하여 다른 사용자가 좋아하는 유사한 행동을 가진 제품을 사용자에게 추천할 수 있습니다.

3.2 콘텐츠 필터링 기반 추천 알고리즘:
사용자가 좋아하는 제품의 특성을 분석하여 이러한 특성과 유사한 다른 제품을 추천합니다.

3.3 하이브리드 추천 알고리즘:
여러 추천 알고리즘을 포괄적으로 사용하고 다양한 알고리즘의 장점을 활용하여 추천 정확도를 높입니다.

4부: 코드 예제
다음은 Workerman을 사용하여 실시간 추천 시스템을 구현하는 코드 예제입니다.

require_once DIR '/vendor/autoload.php';

use WorkermanWorker ;

/ / 포트 9000
$worker = new Worker('websocket://0.0.0.0:9000');

// 프로세스 수를 4
$worker-> count = 4;

// 실시간 추천 처리 로직
$worker->onMessage = function($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));

};

// Start Worker
Worker::runAll();

// 실시간 추천 결과를 얻는 함수
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;

}
?>

결론:
이 기사에서는 Workerman 프레임워크를 사용하여 실시간 추천 시스템을 구현하는 방법을 소개합니다. 시스템 아키텍처, 데이터베이스 설계, 추천 알고리즘 및 코드 예제를 포함한 사용자 행동을 기반으로 합니다. 이러한 실시간 추천 시스템을 통해 사용자는 개인화된 실시간 추천 서비스를 제공받을 수 있어 사용자 경험과 상품 판매가 향상됩니다. 동시에 독자는 이러한 샘플 코드를 기반으로 자신의 실시간 추천 시스템을 더욱 개선하고 사용자 정의할 수 있습니다.

위 내용은 Workerman을 사용하여 사용자 행동 기반 실시간 추천 시스템을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!