Cara membina enjin pengesyoran berprestasi tinggi menggunakan PHP dan REDIS

Cara membina enjin pengesyoran berprestasi tinggi menggunakan PHP dan REDIS

Pengenalan:
Dengan perkembangan Internet, enjin pengesyoran telah beransur-ansur menjadi bahagian penting dalam laman web dan aplikasi utama. Enjin pengesyoran boleh mengesyorkan kandungan atau produk yang berkaitan kepada pengguna berdasarkan keutamaan dan minat peribadi mereka. PHP ialah bahasa pengaturcaraan sebelah pelayan yang popular, dan REDIS ialah pangkalan data gedung nilai kunci berprestasi tinggi. Artikel ini menunjukkan cara membina enjin pengesyoran berprestasi tinggi menggunakan PHP dan REDIS serta menyediakan contoh kod.

Langkah 1: Mereka bentuk model data
Mereka bentuk model data yang sesuai adalah kunci untuk membina enjin cadangan. Dalam contoh kami, andaikan terdapat tapak web e-dagang dan kami perlu mengesyorkan produk yang berkaitan berdasarkan sejarah pembelian pengguna. Kami boleh menggunakan jenis data set pesanan REDIS untuk menyimpan perhubungan antara pengguna dan produk. Setiap pengguna boleh sepadan dengan set yang dipesan Elemen dalam set adalah produk yang dibeli, dan skor elemen mewakili cap masa pembelian.

Langkah 2: Kumpul data gelagat pengguna
Untuk membina enjin pengesyoran yang berkesan, kami perlu mengumpul data gelagat pengguna. Sebagai contoh, apabila pengguna membeli produk, kami merekodkan tindakan itu dan menyimpannya ke dalam koleksi yang dipesan dalam REDIS.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID
$product_id = 456; // 产品ID

// 将购买记录添加到有序集合中
$redis->zadd("user:$user_id:purchases", time(), $product_id);

Langkah 3: Kira persamaan pengguna
Untuk melaksanakan fungsi pengesyoran, kita perlu mengira persamaan antara pengguna. Algoritma kesamaan kosinus boleh digunakan untuk mengukur kesamaan antara pengguna. Kami boleh mengulangi semua pengguna, mengira persamaan antara mereka dan menyimpan keputusan dalam REDIS.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID

// 获取该用户的购买记录
$purchases = $redis->zrange("user:$user_id:purchases", 0, -1);

// 遍历所有用户
foreach ($redis->keys("user:*:purchases") as $key) {
    if ($key != "user:$user_id:purchases") {
        $other_user_id = substr($key, 5, -10);

        // 获取另一个用户的购买记录
        $other_purchases = $redis->zrange($key, 0, -1);

        // 计算两个用户之间的相似度
        $similarity = cosine_similarity($purchases, $other_purchases);

        // 将相似度存储到 REDIS 中
        $redis->zadd("user:$user_id:similarities", $similarity, $other_user_id);
    }
}

Langkah 4: Jana hasil pengesyoran
Dengan persamaan antara pengguna, kami boleh menjana hasil pengesyoran berdasarkan sejarah pembelian pengguna. Anda boleh menggunakan koleksi tersusun REDIS untuk menyimpan hasil pengesyoran bagi setiap pengguna, di mana elemen adalah produk dan skor mewakili berat pengesyoran.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID

// 获取与该用户相似的用户列表
$similar_users = $redis->zrevrange("user:$user_id:similarities", 0, -1);

// 遍历与该用户相似的用户
foreach ($similar_users as $similar_user_id) {
    // 获取相似用户的购买记录
    $similar_purchases = $redis->zrange("user:$similar_user_id:purchases", 0, -1);

    // 计算相似用户购买过但该用户没有购买过的产品
    $recommendations = array_diff($similar_purchases, $purchases);

    // 将推荐结果存储到 REDIS 中
    foreach ($recommendations as $product_id) {
        $redis->zadd("user:$user_id:recommendations", $similarity, $product_id);
    }
}

Langkah 5: Dapatkan hasil yang disyorkan
Langkah terakhir ialah mendapatkan hasil yang disyorkan dan tunjukkan kepada pengguna. Kami boleh menggunakan koleksi REDIS yang dipesan untuk mendapatkan hasil pengesyoran, diisih mengikut berat.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID

// 获取该用户的推荐结果
$recommendations = $redis->zrevrange("user:$user_id:recommendations", 0, -1);

// 展示推荐结果给用户
foreach ($recommendations as $product_id) {
    $product = get_product($product_id); // 获取产品信息
    echo $product['name'] . "<br>";
}

Ringkasan:
Artikel ini menunjukkan cara membina enjin pengesyoran berprestasi tinggi menggunakan PHP dan REDIS. Kami mereka bentuk model data yang sesuai dan menggunakan REDIS untuk menyimpan perhubungan antara pengguna dan hasil pengesyoran. Dengan mengumpul data tingkah laku pengguna, mengira persamaan antara pengguna, menjana hasil pengesyoran dan memaparkannya kepada pengguna, kami boleh melaksanakan enjin pengesyoran yang berkesan. Semoga artikel ini dapat membantu anda.

Atas ialah kandungan terperinci Cara membina enjin pengesyoran berprestasi tinggi menggunakan PHP dan REDIS. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!