So bauen Sie mit Elasticsearch und PHP ein leistungsstarkes Nachrichtenempfehlungssystem auf

Wie man mit Elasticsearch und PHP ein leistungsstarkes Nachrichtenempfehlungssystem aufbaut

Zusammenfassung:
Nachrichtenempfehlungssysteme sind zu einem integralen Bestandteil moderner Internetanwendungen geworden. Es kann personalisierte Empfehlungen für Nachrichteninhalte basierend auf den Interessen und Vorlieben der Benutzer bereitstellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Elasticsearch und PHP ein leistungsstarkes Nachrichtenempfehlungssystem erstellen und relevante Codebeispiele bereitstellen.

1. Vorbereitung
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie die folgende Software installiert haben:

1. Elasticsearch: Dies ist eine verteilte Echtzeit-Such- und Analysemaschine zum Speichern und Abrufen von Nachrichtendaten.
2. PHP: Wir werden PHP verwenden, um den Code zu schreiben, der mit Elasticsearch interagiert.

2. Datenmodellierung
Zunächst müssen wir ein Modell für Nachrichtendaten definieren. Jede Nachricht sollte die folgenden Attribute haben:

1. Titel: der Titel der Nachricht.
2. Inhalt: der Hauptinhalt der Nachrichten.
3. Datum: Das Datum, an dem die Nachricht veröffentlicht wurde.
4. Kategorie: Die Kategorie, zu der die Nachrichten gehören, z. B. Sport, Technologie usw.
5. Schlüsselwörter: Schlüsselwörter, die Nachrichtenthemen beschreiben.

Wir können die Mapping-Funktion von Elasticsearch verwenden, um dieses Modell zu definieren. Das Folgende ist ein Beispiel für eine Mapping-Definition:

PUT /news_index
{
  "mappings": {
    "news": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text"
        },
        "content": {
          "type": "text"
        },
        "date": {
          "type": "date"
        },
        "category": {
          "type": "keyword"
        },
        "keywords": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

3. Datenimport
Der nächste Schritt besteht darin, Nachrichtendaten in Elasticsearch zu importieren. Wir können ein PHP-Skript schreiben, um diese Aufgabe zu erfüllen. Das Folgende ist ein Beispielcode:

require 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

$newsData = [
  [
    'title' => '新闻标题1',
    'content' => '新闻内容1',
    'date' => '2021-01-01',
    'category' => '科技',
    'keywords' => ['人工智能', '机器学习']
  ],
  // 更多新闻数据...
];

$params = [];
foreach ($newsData as $news) {
  $params['body'][] = [
    'index' => [
      '_index' => 'news_index',
      '_type' => 'news'
    ]
  ];
  $params['body'][] = $news;
}

$response = $client->bulk($params);

4. Suche und Empfehlung
Sobald der Datenimport abgeschlossen ist, können wir die von Elasticsearch bereitgestellte Suchfunktion verwenden, um Nachrichtenempfehlungen umzusetzen. Das Folgende ist ein Beispielcode:

$params = [
  'index' => 'news_index',
  'body' => [
    'query' => [
      'bool' => [
        'should' => [
          ['match' => ['keywords' => '人工智能']],
          ['match' => ['category' => '科技']]
        ]
      ]
    ]
  ]
];

$response = $client->search($params);

foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
  // 处理每条搜索结果
}

Im obigen Beispielcode erstellen wir eine zusammengesetzte Abfrage (Bool-Abfrage), die die should-Klausel verwendet, um anzugeben, dass solange eine der Bedingungen erfüllt ist. Auf diese Weise können wir die Nachrichtenempfehlungsfunktion basierend auf Schlüsselwörtern und Kategorien implementieren.

Fazit:
Verwendung von Elasticsearch und PHP zum Aufbau eines leistungsstarken Nachrichtenempfehlungssystems. Die im Artikel bereitgestellten Codebeispiele veranschaulichen, wie Sie Elasticsearch für die Datenmodellierung, den Datenimport und die Implementierung von Such- und Empfehlungsfunktionen verwenden. Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen beim Aufbau eines Nachrichtenempfehlungssystems.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo bauen Sie mit Elasticsearch und PHP ein leistungsstarkes Nachrichtenempfehlungssystem auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!