So erstellen Sie eine leistungsstarke Empfehlungs-Engine mit PHP und REDIS

So erstellen Sie eine leistungsstarke Empfehlungs-Engine mit PHP und REDIS

Einführung:
Mit der Entwicklung des Internets sind Empfehlungs-Engines nach und nach zu einem wichtigen Bestandteil wichtiger Websites und Anwendungen geworden. Empfehlungsmaschinen können Benutzern relevante Inhalte oder Produkte basierend auf ihren persönlichen Vorlieben und Interessen empfehlen. PHP ist eine beliebte serverseitige Programmiersprache und REDIS ist eine leistungsstarke Schlüsselwertspeicherdatenbank. Dieser Artikel zeigt, wie man mit PHP und REDIS eine leistungsstarke Empfehlungs-Engine erstellt, und stellt Codebeispiele bereit.

Schritt 1: Entwerfen Sie das Datenmodell
Der Entwurf eines geeigneten Datenmodells ist der Schlüssel zum Aufbau einer Empfehlungsmaschine. Nehmen wir in unserem Beispiel an, dass es eine E-Commerce-Website gibt und wir basierend auf der Kaufhistorie des Benutzers relevante Produkte empfehlen müssen. Wir können den geordneten Set-Datentyp von REDIS verwenden, um die Beziehung zwischen Benutzern und Produkten zu speichern. Jeder Benutzer kann einem bestellten Set entsprechen. Die Elemente im Set sind gekaufte Produkte, und die Bewertung des Elements stellt den Zeitstempel des Kaufs dar.

Schritt 2: Daten zum Benutzerverhalten sammeln
Um eine effektive Empfehlungsmaschine aufzubauen, müssen wir Daten zum Benutzerverhalten sammeln. Wenn ein Benutzer beispielsweise ein Produkt kauft, zeichnen wir diese Aktion auf und speichern sie in einer geordneten Sammlung in REDIS.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID
$product_id = 456; // 产品ID

// 将购买记录添加到有序集合中
$redis->zadd("user:$user_id:purchases", time(), $product_id);

Schritt 3: Benutzerähnlichkeit berechnen
Um die Empfehlungsfunktion zu implementieren, müssen wir die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnen. Der Kosinus-Ähnlichkeitsalgorithmus kann verwendet werden, um die Ähnlichkeit zwischen Benutzern zu messen. Wir können alle Benutzer durchlaufen, die Ähnlichkeit zwischen ihnen berechnen und die Ergebnisse in REDIS speichern.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID

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

// 遍历所有用户
foreach ($redis->keys("user:*:purchases") as $key) {
    if ($key != "user:$user_id:purchases") {
        $other_user_id = substr($key, 5, -10);

        // 获取另一个用户的购买记录
        $other_purchases = $redis->zrange($key, 0, -1);

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

        // 将相似度存储到 REDIS 中
        $redis->zadd("user:$user_id:similarities", $similarity, $other_user_id);
    }
}

Schritt 4: Empfehlungsergebnisse generieren
Mit der Ähnlichkeit zwischen Benutzern können wir Empfehlungsergebnisse basierend auf der Kaufhistorie des Benutzers generieren. Sie können eine geordnete Sammlung von REDIS verwenden, um die Empfehlungsergebnisse für jeden Benutzer zu speichern, wobei die Elemente Produkte sind und die Bewertungen die Gewichtung der Empfehlungen darstellen.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID

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

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

    // 计算相似用户购买过但该用户没有购买过的产品
    $recommendations = array_diff($similar_purchases, $purchases);

    // 将推荐结果存储到 REDIS 中
    foreach ($recommendations as $product_id) {
        $redis->zadd("user:$user_id:recommendations", $similarity, $product_id);
    }
}

Schritt 5: Erhalten Sie die empfohlenen Ergebnisse
Der letzte Schritt besteht darin, die empfohlenen Ergebnisse zu erhalten und sie dem Benutzer zu zeigen. Wir können eine geordnete Sammlung von REDIS verwenden, um die Empfehlungsergebnisse sortiert nach Gewicht zu erhalten.

// 示例代码
$user_id = 123; // 用户ID

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

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

Zusammenfassung:
Dieser Artikel zeigt, wie man mit PHP und REDIS eine leistungsstarke Empfehlungs-Engine erstellt. Wir haben ein geeignetes Datenmodell entworfen und REDIS verwendet, um Beziehungen zwischen Benutzern und Empfehlungsergebnissen zu speichern. Indem wir Daten zum Benutzerverhalten sammeln, Ähnlichkeiten zwischen Benutzern berechnen, Empfehlungsergebnisse generieren und diese den Benutzern anzeigen, können wir eine effektive Empfehlungsmaschine implementieren. Ich hoffe, dieser Artikel kann für Sie hilfreich sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie eine leistungsstarke Empfehlungs-Engine mit PHP und REDIS. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!