Design und Implementierung eines Empfehlungssystems basierend auf Elasticsearch in PHP

Entwurf und Implementierung eines Empfehlungssystems auf Basis von Elasticsearch in PHP

Mit der Entwicklung des Internets sind Empfehlungssysteme zu einer wesentlichen Funktion für verschiedene E-Commerce-Plattformen, Nachrichtenmedien und soziale Netzwerke geworden. Das Ziel des Empfehlungssystems besteht darin, Benutzern gezielt empfohlene Inhalte basierend auf ihren personalisierten Präferenzen bereitzustellen, um das Benutzererlebnis und die Rentabilität der Plattform zu verbessern. In diesem Artikel werde ich vorstellen, wie man ein effizientes und genaues Empfehlungssystem auf Basis von Elasticsearch aufbaut, und konkrete Codebeispiele bereitstellen.

1. Prinzip des Empfehlungssystems

Das Kernprinzip des Empfehlungssystems besteht darin, die Beziehung zwischen dem Benutzer und dem Produkt basierend auf den Verhaltensdaten des Benutzers (wie Klicks, Käufe, Bewertungen usw.) herzustellen Empfehlen Sie den Benutzern verwandte Produkte basierend auf diesen Beziehungen. Zu den häufig verwendeten Empfehlungsalgorithmen gehören unter anderem kollaborative Filteralgorithmen, inhaltsbasierte Empfehlungsalgorithmen und Deep-Learning-Algorithmen.

2. Einführung in Elasticsearch

Elasticsearch ist eine verteilte Volltextsuchmaschine, die einen invertierten Index verwendet, um eine schnelle Volltextsuche zu erreichen. Zusätzlich zu den grundlegenden Volltextsuchfunktionen verfügt Elasticsearch auch über eine starke Skalierbarkeit und Skalierbarkeit und kann als zugrunde liegende Speicher- und Rechenmaschine für Empfehlungssysteme verwendet werden.

3. Design und Implementierung des Empfehlungssystems

1. Datenvorbereitung

Zuerst müssen wir Benutzerverhaltensdaten und Produktdaten vorbereiten. Zu den Daten zum Benutzerverhalten können Klickaufzeichnungen, Kaufaufzeichnungen, Bewertungsaufzeichnungen usw. der Benutzer gehören, während Produktdaten Produktattribute, Etiketten und andere verwandte Informationen umfassen können.

2. Datenimport in Elasticsearch

Importieren Sie die vorbereiteten Daten in Elasticsearch für nachfolgende Indizierungs- und Abrufvorgänge. Sie können die von Elasticsearch bereitgestellte RESTful-API oder die Elasticsearch-Clientbibliothek von PHP verwenden, um Daten zu importieren.

Beispielcode:

// 导入用户数据
$users = [
    [
        'id' => 1,
        'name' => 'user1',
        'age' => 20,
    ],
    [
        'id' => 2,
        'name' => 'user2',
        'age' => 25,
    ],
];

foreach ($users as $user) {
    $params = [
        'index' => 'users',
        'id' => $user['id'],
        'body' => $user,
    ];
    
    $response = $client->index($params);
}

// 导入商品数据
$products = [
    [
        'id' => 1,
        'name' => 'product1',
        'price' => 100,
    ],
    [
        'id' => 2,
        'name' => 'product2',
        'price' => 200,
    ],
];

foreach ($products as $product) {
    $params = [
        'index' => 'products',
        'id' => $product['id'],
        'body' => $product,
    ];
    
    $response = $client->index($params);
}

3. Erstellen Sie einen Index von Benutzern und Produkten

Erstellen Sie einen Index von Benutzern und Produkten basierend auf Benutzerverhaltensdaten und Produktdaten für nachfolgende Empfehlungsberechnungen. Sie können die von Elasticsearch bereitgestellte RESTful-API oder die Elasticsearch-Clientbibliothek von PHP für Indizierungsvorgänge verwenden.

Beispielcode:

// 构建用户索引
$params = [
    'index' => 'users',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'name' => [
                    'type' => 'text',
                ],
                'age' => [
                    'type' => 'integer',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->indices()->create($params);

// 构建商品索引
$params = [
    'index' => 'products',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'name' => [
                    'type' => 'text',
                ],
                'price' => [
                    'type' => 'integer',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->indices()->create($params);

4. Berechnen Sie die Zuordnung zwischen Benutzern und Produkten.

Berechnen Sie die Zuordnung zwischen Benutzern und Produkten basierend auf Benutzerverhaltensdaten und Produktdaten. Hier können kollaborative Filteralgorithmen oder andere Empfehlungsalgorithmen zum Einsatz kommen.

Beispielcode:

// 计算用户和商品之间的关联关系
$actions = [
    [
        'index' => [
            '_index' => 'interactions',
            '_id' => 1,
        ],
    ],
    [
        'user_id' => 1,
        'product_id' => 1,
        'timestamp' => '2021-01-01 00:00:00',
    ],
    [
        'index' => [
            '_index' => 'interactions',
            '_id' => 2,
        ],
    ],
    [
        'user_id' => 1,
        'product_id' => 2,
        'timestamp' => '2021-02-01 00:00:00',
    ],
    // ...
];

$params = [
    'refresh' => true,
    'body' => $actions,
];

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

5. Benutzern empfehlen

Empfehlen Sie Benutzern verwandte Produkte basierend auf der Beziehung zwischen Benutzern und Produkten. Sie können die von Elasticsearch bereitgestellte Abfragefunktion nutzen, um Produkte basierend auf Benutzerpräferenzen zu empfehlen.

Beispielcode:

// 对用户进行推荐
$params = [
    'index' => 'interactions',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'user_id' => 1,
            ],
        ],
        'size' => 10,
    ],
];

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

Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt vor, wie man ein effizientes und genaues Empfehlungssystem auf Basis von Elasticsearch erstellt, und stellt spezifische PHP-Codebeispiele bereit. Durch die Verwendung von Elasticsearch können wir problemlos Daten importieren, Indizes erstellen und Empfehlungsberechnungen durchführen und so die Effizienz und Genauigkeit des Empfehlungssystems verbessern. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen beim Entwerfen und Implementieren eines Empfehlungssystems hilfreich sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDesign und Implementierung eines Empfehlungssystems basierend auf Elasticsearch in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!