Einführung
Mit der schnellen Entwicklung der Internet -Technologie sind Empfehlungsmotoren zu einer unverzichtbaren Kernkomponente vieler Websites und Anwendungen geworden. Es kann intelligent relevante Inhalte oder Produkte empfehlen, die auf Benutzerinteressen und Verhaltensweisen basieren. Als weit verbreitete serverseitige Sprache kann PHP die Konstruktion von Empfehlungssystemen mit Hochleistungs-Redis-Datenbank effizient implementieren. In diesem Artikel wird detailliert eingeführt, wie eine Hochleistungsempfehlungs-Engine mit PHP und Redis implementiert wird, und ist mit Codebeispielen ausgestattet, um den schnellen Zugriff zu erleichtern.
Schritt 1: Entwerfen Sie ein Datenmodell
Der erste Schritt zum Aufbau einer Empfehlungsmotor besteht darin, ein angemessenes Datenmodell zu entwerfen. Wenn wir als Beispiel E-Commerce-Websites nehmen, müssen wir verwandte Produkte basierend auf dem Kaufhistorium des Benutzers empfehlen. Das sortierte Set von Redis ist ideal, um die Beziehung zwischen Benutzern und Produkten zu speichern. Die Elemente sind gekaufte Produkte und die Punktzahlen können Zeitstempel gekauft werden, um die Aktualität und Reihenfolge der Daten zu gewährleisten.
Schritt 2: Sammeln Sie Benutzerverhaltensdaten
Das Sammeln und Speichern von Benutzerverhaltensdaten ist die Grundlage für die Empfehlungsmaschine. Wenn ein Benutzer beispielsweise ein Produkt kauft, fügen Sie den Datensatz dem bestellten Satz der entsprechenden Benutzer in Redis hinzu, um die nachfolgende Analyse- und Empfehlungsgenerierung zu erleichtern.
// Beispielcode
$user_id = 123; // BenutzerID
$product_id = 456; // ProduktID
// Fügen Sie Kaufunterlagen zu einer bestellten Sammlung hinzu
$redis->zadd("user:$user_id:purchases", time(), $product_id);
Schritt 3: Berechnen Sie die Ähnlichkeit der Benutzer
Um personalisierte Empfehlungen zu erhalten, müssen die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnet werden. Häufig verwendete Kosinus -Ähnlichkeitsalgorithmen können verwendet werden, um die Ähnlichkeit des Einkaufsverhaltens des Benutzers zu messen. Iteriert alle Benutzerdaten, berechnet die Ähnlichkeit und speichert die Ergebnisse für schnelle Abfragen in Redis.
// Beispielcode
$user_id = 123; // BenutzerID
// 获取该Benutzer的购买记录
$purchases = $redis->zrange("user:$user_id:purchases", 0, -1);
// 遍历所有Benutzer
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Benutzer的购买记录
$other_purchases = $redis->zrange($key, 0, -1);
// 计算两个Benutzer之间的相似度
$similarity = cosine_similarity($purchases, $other_purchases);
// Gespeicher Ähnlichkeit zu Redis Mitte
$redis->zadd("user:$user_id:similarities", $similarity, $other_user_id);
}
}
Schritt 4: Empfohlene Ergebnisse generieren
Basierend auf der Ähnlichkeit der Benutzer und der Kombination der Kaufdatensätze ähnlicher Benutzer finden wir die Produkte, die nicht vom aktuellen Benutzer gekauft wurden, sondern von ähnlichen Benutzern gekauft wurden, und erstellen eine Empfehlungsliste. Die empfohlenen Ergebnisse werden auch in der bestellten Redismenge gespeichert, und die Punktzahlen stellen das empfohlene Gewicht dar.
// Beispielcode
$user_id = 123; // BenutzerID
// 获取与该Benutzer相似的Benutzer列表
$similar_users = $redis->zrevrange("user:$user_id:similarities", 0, -1);
// 遍历与该Benutzer相似的Benutzer
foreach ($similar_users as $similar_user_id) {
// 获取相似Benutzer的购买记录
$similar_purchases = $redis->zrange("user:$similar_user_id:purchases", 0, -1);
// 计算相似Benutzer购买过但该Benutzer未购买的Produkt
$recommendations = array_diff($similar_purchases, $purchases);
// Speichern empfohlene Ergebnisse in Redis Mitte
foreach ($recommendations as $product_id) {
$redis->zadd("user:$user_id:recommendations", $similarity, $product_id);
}
}
Schritt 5: Erhalten Sie die empfohlenen Ergebnisse
Schließlich werden die generierten Empfehlungsergebnisse sortiert und nach Gewicht erhalten, den Benutzern angezeigt und personalisierte Empfehlungsfunktionen implementiert.
// Beispielcode
$user_id = 123; // BenutzerID
// 获取该Benutzer的推荐结果
$recommendations = $redis->zrevrange("user:$user_id:recommendations", 0, -1);
// 展示推荐结果给Benutzer
foreach ($recommendations as $product_id) {
$product = get_product($product_id); // 获取Produkt信息
echo $product['name'] . "<br>";
}
Zusammenfassen
In diesem Artikel wird beschrieben, wie ein Hochleistungsempfehlungsiegel mit PHP und Redis erstellt wird. Durch rationales Entwerfen von Datenmodellen, das effektive Erfassen von Benutzerverhalten, die Berechnung der Benutzerähnlichkeit und das Generieren von personalisierten Empfehlungsergebnissen, die auf Ähnlichkeit basieren, wird ein praktisches und überlegenes Leistungsempfehlungssystem erstellt. Ich hoffe, dieser Artikel kann Referenz und Hilfe für Sie intelligenten Empfehlungsfunktionen bieten.
