Erstellen Sie eine Filmempfehlungs -App mit Prediction.io - Setup

Dieses Tutorial führt Sie durch das Erstellen einer Filmempfehlungs-App mit dem Open-Source Machine Learning Server Predictionio. Dieses leistungsstarke Tool vereinfacht die Erstellung von Anwendungen, mit denen Elemente empfohlen, Benutzerverhalten vorhergesagt und Element Ähnlichkeiten identifiziert werden können. Lassen Sie uns in den Prozess eintauchen.

Schlüsselkonzepte:

• Predictionio ist ein Open-Source-Server für maschinelles Lernen, der ideal zum Aufbau von Empfehlungsmotoren und prädiktive Anwendungen ist. Es behandelt die komplexen Algorithmen und ermöglicht es Ihnen, sich auf die Anwendungsentwicklung zu konzentrieren.
• Einrichten von Predictionio erfordert Java (Version 6 oder höher) und MongoDB. Greifen Sie nach der Installation auf die Webschnittstelle unter Port 9000 zu, um Benutzer und Anwendungen zu erstellen.
• Die Filmempfehlungsmotor innerhalb von Predictionio ist sehr anpassbar und ermöglicht es Ihnen, Artikeltypen, Schulungspläne (unter Verwendung von Cron -Ausdrücken), Empfehlungspräferenzen (Frische, Serendipität usw.) und das Empfehlungsziel zu definieren.
.
Die Anwendung selbst umfasst zwei Phasen: eine Lernphase, in der Benutzer Filme bewerten, und eine Empfehlungsphase, in der die App Filme basierend auf Benutzereingaben vorschlägt. Wir werden die MoviedB -API verwenden, um Filmdaten zu holen.

Installation und Setup:

Dieses Tutorial setzt eine Linux -Umgebung voraus. Für andere Betriebssysteme erwägen Sie, dass Homestead für ein optimiertes Setup verbessert wird.

Predictionio herunterladen und an Ihren gewünschten Ort extrahieren.
2. bin/setup-vendors.sh Voraussetzungen (Java 6 und MongoDB) mit dem bereitgestellten Setup -Skript installieren:
3. bin/start-all.sh Start Predictionio:
4. http://localhost:9000 Zugriff auf die Webschnittstelle unter bin/users. Erstellen Sie ein Benutzerkonto mit
.
Erstellen Sie eine neue App (z. B. "Movie_Recommendations") und beachten Sie den App -Schlüssel.

Fügen Sie eine Elementempfehlungsmotor hinzu (z. B. "Filmrecommender").

7. Konfigurieren Sie die Motoreinstellungen:
   • Elementtypen: Ablauf als Standard (alle Elementtypen).
   • Trainingsplan: für Minute-to-Minute-Training auf 0 * * * * ? festgelegt (Cron-Ausdruck).
   • Empfehlungseinstellungen: Anpassen freshness, serendipity, unseen items only, seen actions und number of recommendations nach Ihren Wünschen. In diesem Beispiel verwenden wir "Empfehlende Elemente".
   • Empfehlungsziel: auf "Gefällt mir" gesetzt.

moviedb api -Integration:

erhalten Sie einen API -Schlüssel aus der Filmdatenbank (TMDB), um auf ihre Filmdaten zuzugreifen.

Anwendungsentwicklung:

Die App besteht aus einer Lernphase (Benutzer bewerten Filme) und einer Empfehlungsphase (die App schlägt Filme vor).

1. Installieren Sie Abhängigkeiten: Fügen Sie diese zu Ihrem composer.json:
hinzu

{
  "require": {
     "damel/flight-skeleton": "dev-master",
     "predictionio/predictionio": "~0.6.0",
     "guzzlehttp/guzzle": "4.*"
  },
  "autoload": {
    "classmap": [
      "controllers"
    ]
  }
}

run composer install und composer dump-autoload.

2. erstellen .htaccess: Folgendes fügen

RewriteEngine On
RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f
RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d
RewriteRule ^(.*)$ index.php [QSA,L]

(Verwenden Sie bei Bedarf die entsprechende Nginx -Konfiguration.)

3. Entwickeln Sie die App: Erstellen Sie eine -Datei, um Routing und App -Initialisierung zu verarbeiten. Entwickeln Sie Controller, um die Lern- und Empfehlungsphasen zu bewältigen, wobei die PHP SDK und das Guzzle der Predictionio verwendet werden, um mit Predictionio bzw. die MoviedB -API zu interagieren. index.php

(Beispiel für Lernphasen)

(Beispielphasenbeispiel)

Schlussfolgerung:

Dieses Tutorial bietet eine Grundlage für den Aufbau einer Filmempfehlungs -App mit Predictionio. Die nächsten Schritte umfassen die Implementierung der detaillierten Anwendungslogik, die Verbindung zu der MoviedB -API und das Erstellen der Benutzeroberfläche. Denken Sie daran, Fehlerbedingungen zu behandeln und die Leistung zu optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie eine Filmempfehlungs -App mit Prediction.io - Setup. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!