So implementieren Sie ein Empfehlungssystem mit Elasticsearch

So implementieren Sie mit Elasticsearch ein Empfehlungssystem

In der heutigen Zeit der Informationsexplosion ist das Empfehlungssystem zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um Benutzern dabei zu helfen, die benötigten Informationen schnell und genau zu finden. Als Open-Source-Hochleistungssuchmaschine bietet Elasticsearch leistungsstarke Volltextsuch- und Datenanalysefunktionen und kann die Implementierung von Empfehlungssystemen gut unterstützen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Elasticsearch ein einfaches Empfehlungssystem erstellen und Codebeispiele bereitstellen.

1. Datenvorbereitung

Zuerst müssen wir die Daten vorbereiten. Empfehlungssysteme geben normalerweise Empfehlungen auf der Grundlage des historischen Benutzerverhaltens ab. Daher müssen wir Benutzerverhaltensdaten wie Klickaufzeichnungen, Kaufaufzeichnungen usw. sammeln. Gehen Sie davon aus, dass die von uns erfassten Daten die folgenden Felder enthalten: Benutzer-ID, Produkt-ID, Verhaltenstyp.

Wir können das Dokumentmodell von Elasticsearch verwenden, um jeden Verhaltensdatensatz als Dokument zu speichern. Hier ist die Struktur eines Beispieldokuments:

{
„user_id“: 123,
„item_id“: 456,
„action“: „click“
}

2. Indexerstellung

Als nächstes müssen wir erstellen ein Index zum Speichern von Daten. In Elasticsearch kann man sich einen Index als eine Datenbank vorstellen, die zum Speichern und Organisieren von Dokumentdaten verwendet wird.

Erstellen Sie ganz einfach Indizes mit der REST-API von Elasticsearch. Hier ist ein Beispielcode zum Erstellen eines Index:

PUT /recommendations
{
"mappings": {

"properties": {
  "user_id": {
    "type": "integer"
  },
  "item_id": {
    "type": "integer"
  },
  "action": {
    "type": "text"
  }
}

}
}

3. Datenimport

Wir können die Bulk-API von Elasticsearch verwenden, um große Datenmengen zu importieren einmal. Hier ist ein Beispielcode:

POST /recommendations/_bulk
{ "index": { "_index": "recommendations", "_id": "1" }}
{ "user_id": 123, "item_id": 456 , „action“: „click“ }
{ „index“: { „_index“: „recommendations“, „_id“: „2“ }}
{ „user_id“: 123, „item_id“: 789, „action“ : „kaufen“ }
...

Beim Importieren von Daten können Sie entsprechend den spezifischen Geschäftsanforderungen unterschiedliche Gewichtungen festlegen. Beispielsweise kann für Kaufdatensätze eine höhere Gewichtung festgelegt werden, damit diese im Empfehlungsprozess stärker gewichtet werden.

4. Abfrage und Empfehlung

Im Empfehlungssystem ist die Abfrage ein wichtiger Link. Wir können die Abfragefunktion von Elasticsearch verwenden, um empfohlene Ergebnisse basierend auf dem historischen Verhalten des Benutzers zu erhalten.

Nehmen Sie als Beispiel die Empfehlung von Produkten im Zusammenhang mit Benutzer 123. Wir können die Abfrage-API von Elasticsearch verwenden, um Empfehlungen in Echtzeit abzugeben. Hier ist ein Beispielcode:

GET /recommendations/_search
{
"query": {

"bool": {
  "must": [
    { "term": { "user_id": 123 } }
  ]
}

},
"size": 10
}

Der obige Code gibt die Top-10-Empfehlungsergebnisse für Benutzer 123 zurück .

5. Ergebnisanzeige

Abschließend zeigen wir dem Benutzer die Ergebnisse an. Je nach spezifischen Geschäftsanforderungen können empfohlene Ergebnisse mithilfe von Webseiten, Apps usw. angezeigt werden.

Das Folgende ist ein Beispielcode zum Anzeigen empfohlener Ergebnisse auf einer Webseite:

<title>推荐结果</title>

<h1>推荐结果</h1>

<?php
  // 假设推荐结果存储在一个数组中
  $recommendations = [
    "商品1",
    "商品2",
    "商品3",
    ...
  ];

  foreach ($recommendations as $recommendation) {
    echo "<p>{$recommendation}</p>";
  }
?>

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Elasticsearch ein einfaches Empfehlungssystem implementieren. Durch das Sammeln historischer Verhaltensdaten der Benutzer, das Erstellen von Indizes, das Importieren von Daten, Abfragen und Empfehlungen sowie das Anzeigen der Ergebnisse für Benutzer können wir problemlos ein Empfehlungssystem auf Basis von Elasticsearch erstellen. Ich hoffe, dieser Artikel ist hilfreich für Sie!

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