Comment construire un moteur de recommandation haute performance à l'aide de PHP et Redis

introduction

Avec le développement rapide de la technologie Internet, les moteurs de recommandation sont devenus un élément central indispensable de nombreux sites Web et applications. Il peut intelligemment recommander le contenu ou les produits pertinents en fonction des intérêts et des comportements des utilisateurs. En tant que langage côté serveur largement utilisé, PHP peut implémenter efficacement la construction de systèmes de recommandation avec une base de données Redis haute performance. Cet article présentera en détail comment implémenter un moteur de recommandation haute performance à l'aide de PHP et Redis, et est équipé d'exemples de code pour faciliter un accès rapide.

Étape 1: Concevoir un modèle de données

La première étape de la construction d'un moteur de recommandation consiste à concevoir un modèle de données raisonnable. Prenant l'exemple des sites Web de commerce électronique, nous devons recommander des produits connexes en fonction de l'historique d'achat de l'utilisateur. L'ensemble trié de Redis est idéal pour stocker la relation entre les utilisateurs et les produits. Les éléments sont des produits achetés et les scores peuvent être achetés pour garantir la rapidité et l'ordre des données.

Étape 2: Collectez les données du comportement des utilisateurs

La collecte et le stockage des données de comportement des utilisateurs sont la base du moteur de recommandation. Par exemple, lorsqu'un utilisateur achète un produit, ajoutez l'enregistrement à l'ensemble commandé des utilisateurs correspondants dans Redis pour faciliter la génération ultérieure d'analyse et de recommandation.

 // Exemple de code
$user_id = 123; // utilisateurID
$product_id = 456; // produitID

// Ajouter des enregistrements d'achat à une collection commandée
$redis->zadd("user:$user_id:purchases", time(), $product_id);

Étape 3: Calculer la similitude des utilisateurs

Pour réaliser des recommandations personnalisées, il est nécessaire de calculer la similitude entre les utilisateurs. Des algorithmes de similitude en cosinus couramment utilisés peuvent être utilisés pour mesurer la similitude du comportement d'achat des utilisateurs. Ittelle à travers toutes les données de l'utilisateur, calcule la similitude et stocke les résultats de Redis pour une requête rapide.

 // Exemple de code
$user_id = 123; // utilisateurID

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

// 遍历所有utilisateur
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utilisateur的购买记录
        $other_purchases = $redis->zrange($key, 0, -1);

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

        // Stocker la similitude avec Redis milieu
        $redis->zadd("user:$user_id:similarities", $similarity, $other_user_id);
    }
}

Étape 4: générer des résultats recommandés

Sur la base de la similitude des utilisateurs et de la combinaison des enregistrements d'achat des utilisateurs similaires, nous découvrons les produits qui n'ont pas été achetés par l'utilisateur actuel mais qui ont été achetés par des utilisateurs similaires et génèrent une liste de recommandations. Les résultats recommandés sont également stockés dans l'ensemble ordonné de redis, et les scores représentent le poids recommandé.

 // Exemple de code
$user_id = 123; // utilisateurID

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

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

    // 计算相似utilisateur购买过但该utilisateur未购买的produit
    $recommendations = array_diff($similar_purchases, $purchases);

    // Stocker les résultats recommandés Redis milieu
    foreach ($recommendations as $product_id) {
        $redis->zadd("user:$user_id:recommendations", $similarity, $product_id);
    }
}

Étape 5: Obtenez les résultats recommandés

Enfin, les résultats de recommandation générés sont triés et obtenus par poids, affichés aux utilisateurs et implémentés des fonctions de recommandation personnalisées.

 // Exemple de code
$user_id = 123; // utilisateurID

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

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

Résumer

Cet article décrit comment construire un moteur de recommandation haute performance à l'aide de PHP et Redis. En concevant rationnellement les modèles de données, en collectant efficacement le comportement des utilisateurs, en calculant la similitude des utilisateurs et en générant des résultats de recommandation personnalisés en fonction de la similitude, un système de recommandation de performance pratique et supérieur est construit. J'espère que cet article pourra fournir une référence et vous aider à créer des fonctions de recommandation intelligentes.