Bagaimana untuk membina enjin cadangan pintar menggunakan Elasticsearch dan PHP

Cara membina enjin pengesyoran pintar menggunakan Elasticsearch dan PHP

Pengenalan:
Dalam era Internet, enjin pengesyoran memainkan peranan yang semakin penting. Ia bukan sahaja membantu pengguna menemui kandungan yang menarik, tetapi juga meningkatkan pengalaman pengguna dan kelekatan tapak web. Sebagai enjin carian teks penuh yang popular, Elasticsearch mempunyai keupayaan carian yang pantas, berskala dan berkuasa. Digabungkan dengan PHP sebagai bahasa bahagian belakang, kami boleh memanfaatkan kuasa Elasticsearch untuk membina sistem pengesyoran yang bijak dan cekap.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Elasticsearch dan PHP untuk membina enjin pengesyoran pintar, dan menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca memahami proses pelaksanaan.

Langkah 1: Pasang dan konfigurasikan Elasticsearch
Mula-mula, kita perlu memasang dan mengkonfigurasi Elasticsearch. Anda boleh memuat turun dan memasang versi yang sepadan dari laman web rasmi Elasticsearch (https://www.elastic.co/cn/elasticsearch). Selepas pemasangan selesai, buka terminal dan masukkan arahan sudo service elasticsearch start untuk memulakan Elasticsearch. Seterusnya, kita perlu mencipta indeks untuk menyimpan data pengesyoran. Jalankan arahan curl -X PUT "localhost:9200/recommendations" dalam terminal untuk mencipta indeks, dengan pengesyoran ialah nama indeks. sudo service elasticsearch start启动Elasticsearch。接着，我们需要创建一个索引，用于存储推荐数据。在终端中运行命令curl -X PUT "localhost:9200/recommendations"来创建索引，其中recommendations是索引的名称。

步骤二：准备数据
要构建一个推荐引擎，我们需要一些数据作为基础。以电影推荐为例，我们可以创建一个包含电影信息的数据集。假设我们有一个movies表，包含id、title和genre字段。我们可以用以下代码插入一些示例数据：

<?php
$movies = [
    [
        'id' => '1',
        'title' => 'The Shawshank Redemption',
        'genre' => ['crime', 'drama']
    ],
    [
        'id' => '2',
        'title' => 'The Godfather',
        'genre' => ['crime', 'drama']
    ],
    // 更多电影数据...
];

foreach ($movies as $movie) {
    $params = [
        'index' => 'recommendations',
        'id' => $movie['id'],
        'body' => $movie
    ];
    
    // 将电影数据插入到Elasticsearch
    $response = $client->index($params);
}

步骤三：实现推荐算法
接下来，我们需要实现一个推荐算法，用来根据用户的喜好给他们推荐相关的电影。这里使用基于内容的推荐算法作为示例。算法的核心原理是根据电影的标签（genre字段）推荐相似类型的电影。

以下是一个简单的示例代码：

<?php
function getRecommendations($movieId) {
    $params = [
        'index' => 'recommendations',
        'body' => [
            'query' => [
                'more_like_this' => [
                    'fields' => ['genre'],
                    'like' => [
                        [
                            '_index' => 'recommendations',
                            '_id' => $movieId
                        ]
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ];

    // 使用Elasticsearch进行相似性搜索
    $response = $client->search($params);

    return $response['hits']['hits'];
}

步骤四：展示推荐结果
最后一步是将推荐结果展示给用户。我们可以使用PHP代码将推荐结果呈现在网页上。以下是一个简单的示例代码：

<?php
$movieId = $_GET['id'];

$recommendations = getRecommendations($movieId);

foreach ($recommendations as $recommendation) {
    $title = $recommendation['_source']['title'];

    echo "<li>$title</li>";
}

将上述代码插入到网页中，当用户访问recommendations.php?id=1

Langkah 2: Sediakan data

Untuk membina enjin cadangan, kami memerlukan beberapa data sebagai asas. Mengambil cadangan filem sebagai contoh, kami boleh membuat set data yang mengandungi maklumat filem. Katakan kita mempunyai jadual filem yang mengandungi medan id, tajuk dan genre. Kami boleh memasukkan beberapa sampel data dengan kod berikut:
rrreee

Langkah 3: Laksanakan algoritma pengesyoran🎜Seterusnya, kami perlu melaksanakan algoritma pengesyoran untuk mengesyorkan filem yang berkaitan kepada pengguna berdasarkan pilihan mereka. Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan digunakan di sini sebagai contoh. Prinsip teras algoritma adalah untuk mengesyorkan jenis filem yang serupa berdasarkan tag filem (medan genre). 🎜🎜Berikut ialah kod sampel mudah: 🎜rrreee🎜Langkah 4: Paparkan keputusan yang disyorkan🎜Langkah terakhir ialah memaparkan hasil yang disyorkan kepada pengguna. Kami boleh menggunakan kod PHP untuk memaparkan hasil yang disyorkan pada halaman web. Berikut ialah contoh kod mudah: 🎜rrreee🎜 Masukkan kod di atas ke dalam halaman web, dan apabila pengguna melawati recommendations.php?id=1, mesej serupa dengan filem "The Shawshank Redemption " akan dipaparkan Filem. 🎜🎜Kesimpulan: 🎜Dengan menggunakan Elasticsearch dan PHP, kami boleh membina enjin cadangan pintar dengan mudah. Artikel ini memperkenalkan langkah-langkah untuk memasang dan mengkonfigurasi Elasticsearch, menyediakan data, melaksanakan algoritma pengesyoran dan memaparkan hasil pengesyoran serta menyediakan contoh kod yang berkaitan. Saya harap pembaca dapat menguasai kaedah membina enjin cadangan pintar menggunakan Elasticsearch dan PHP melalui artikel ini, dan boleh mengaplikasikannya dalam amalan. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membina enjin cadangan pintar menggunakan Elasticsearch dan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!