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정보 시대의 빠른 개발로 인해 검색 엔진 및 권장 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 전통적인 검색 엔진 및 권장 시스템은 종종 정보 과부하 및 낮은 권장 정확도와 같은 문제에 직면합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고성능 전체 텍스트 검색 엔진 및 테마 모델 기술 인 Risearch PHP를 결합하면보다 정확하고 다차원 검색 및 권장 결과를 제공 할 수 있습니다.
Risearch는 C ++로 작성되었으며 PHP 캡슐화와 함께 제공되는 역 지수를 기반으로 한 전체 텍스트 검색 엔진입니다. Risearch는 매우 높은 검색 성능과 신뢰성을 갖춘 분산 아키텍처 및 높은 동시성을 지원합니다. Risearch PHP 라이브러리를 통해 개발자는 빠른 텍스트 데이터 검색을 위해 전체 텍스트 검색 기능을 쉽게 통합 할 수 있습니다.
테마 모델은 많은 양의 텍스트 데이터에서 잠재적 인 주제를 발견 할 수있는 텍스트 분석 기술 유형입니다. 문서를 모델링함으로써 주제 모델은 각 문서를 잠재적 주제의 확률 분포로 표시하여 주요 정보를 추출합니다. 일반적인 주제 모델에는 잠재 시맨틱 분석 (LSA) 및 LDA (Latent Semantic Analysis) 및 LDA (Dirichlet Allocation)가 포함됩니다. 이 모델은 텍스트 분류, 클러스터링 및 권장 작업에 널리 사용됩니다.
Risearch PHP를 테마 모델과 결합함으로써 개발자는보다 정확하고 다차원 검색 및 권장 사항을 달성 할 수 있습니다. 이 두 가지 기술을 결합하는 단계는 다음과 같습니다.
먼저, Risearch PHP는 텍스트 데이터를 뒤집고 주제 모델을 통해 텍스트를 분석하여 문서와 주제 간의 관계를 얻는 데 사용됩니다. 이런 식으로 검색 할 때 주제별로 더 정확하게 정렬 할 수 있습니다.
사용자가 키워드를 입력하면 Risearch PHP가 전체 텍스트를 검색합니다. 주제 모델의 분석 결과와 결합하여 검색 결과는 여러 차원으로 정렬 할 수 있습니다. 예를 들어, 정렬 기준은 키워드 및 주제의 일치하는 정도, 문서 및 주제의 관련성 등을 기반으로 검색의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
사용자의 역사적 브라우징 기록 및 검색 동작을 분석하여 권장되는 상관 관계는 주제 모델과 함께 계산됩니다. 추천 시스템은 사용자 관심 분배를 기반으로 권장 할뿐만 아니라 문서의 주제 배포를 기반으로 권장 결과를 최적화하여 권장 사항의 개인화 및 정확성을 향상시킵니다.
다음은 Risearch PHP 및 테마 모델을 사용하여 다차원 검색 및 권장 사항을 구현하는 방법을 보여주는 간단한 코드 예입니다.
<?php
// 인덱스를 만듭니다
$ri = new RiSearch("index");
$ri->add_field ( "제목");
$ ri-> add_field ( "Content");
$ ri-> index_document (1, "Title", "Document Title", "Content", "Document Content");
// 검색 $ results = $ ri-> 검색 ( "키워드");
// 다차원 정렬 // todo : 주제 모델의 분포 관계에 따라 정렬 // 권장 // todo : 주제 모델에 따라 권장됩니다.
echo $ result [ 'title']. ":". ". $ result [ 'content']. "\N";
}
?>
Risearch PHP를 테마 모델과 결합하여 다차원 검색 및 권장 시스템을위한 효율적이고 정확한 솔루션을 제공 할 수 있습니다. Risearch PHP는 빠른 전체 텍스트 인덱싱 및 검색을 담당하는 반면, 주제 모델은 결과의 관련성과 개인화를 향상시킵니다. 개발자는보다 복잡한 기능을 구현하려면 특정 요구에 따라 코드를 더 확장하고 최적화 할 수 있습니다.
