Titel: Mit Workerman ein Echtzeit-Empfehlungssystem basierend auf dem Benutzerverhalten implementieren
Einleitung:
Mit der rasanten Entwicklung des Internets nimmt die Menge der von Benutzern generierten Daten weiter zu Die Bereitstellung personalisierter Empfehlungsdienste für Benutzer ist zu einer wichtigen Frage geworden. Das Echtzeit-Empfehlungssystem gibt Empfehlungen basierend auf den aktuellen Verhaltensdaten des Benutzers ab und versorgt Benutzer mit personalisierten Empfehlungen in Echtzeit. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem PHP-Framework Workerman ein Echtzeit-Empfehlungssystem implementieren, einschließlich Systemarchitektur, Datenbankdesign, Empfehlungsalgorithmus und Codebeispielen.
Teil Eins: Systemarchitekturdesign
1.1 Modul zur Erfassung des Benutzerverhaltens:
Informationen zum Benutzerverhalten, z. B. Durchsuchen von Produkten, Kaufen von Produkten usw., werden über JavaScript oder andere Methoden erfasst und Anfragen werden an das Backend gesendet.
1.2 Datenspeichermodul:
Benutzerverhaltensdaten werden in der Datenbank gespeichert, einschließlich Benutzerinformationen, Produktinformationen und Interaktionsinformationen zwischen Benutzern und Produkten.
1.3 Echtzeit-Empfehlungsmodul:
Durch Echtzeitanalyse und Berechnung von Benutzerverhaltensdaten werden die Echtzeit-Empfehlungsergebnisse des Benutzers generiert und die Ergebnisse zur Anzeige an das Frontend zurückgegeben.
Teil 2: Datenbankdesign
2.1 Benutzerinformationstabelle:
Enthält die grundlegenden Informationen des Benutzers, wie Benutzer-ID, Name, Geschlecht usw.
2.2 Produktinformationstabelle:
Enthält grundlegende Informationen zum Produkt, wie Produkt-ID, Name, Preis usw.
2.3 Benutzerverhaltenstabelle:
Zeichnet die Interaktionsinformationen zwischen Benutzern und Produkten auf, einschließlich Benutzer-ID, Produkt-ID, Verhaltenstyp (Surfen, Kaufen usw.), Verhaltenszeit usw.
Teil 3: Empfehlungsalgorithmus
3.1 Empfehlungsalgorithmus basierend auf kollaborativer Filterung:
Er kann Produkte empfehlen, die anderen Benutzern gefallen und deren Verhalten dem Benutzer ähnlich ist, indem die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnet wird.
3.2 Empfehlungsalgorithmus basierend auf Inhaltsfilterung:
Durch die Analyse der Eigenschaften von Produkten, die Benutzern gefallen, empfehlen Sie andere Produkte, die diesen Eigenschaften ähnlich sind.
3.3 Hybrider Empfehlungsalgorithmus:
Verwenden Sie mehrere Empfehlungsalgorithmen umfassend und nutzen Sie die Vorteile verschiedener Algorithmen, um die Empfehlungsgenauigkeit zu verbessern.
Teil 4: Codebeispiele
Das Folgende ist ein Codebeispiel zur Implementierung eines Echtzeit-Empfehlungssystems mit Workerman:
require_once DIR . '/vendor/autoload.php';
use WorkermanWorker ;
/ / Erstellen Sie einen Worker, um Port 9000 abzuhören
$worker = new Worker('websocket://0.0.0.0:9000');
// Stellen Sie die Anzahl der Prozesse auf 4 ein
$worker-> count = 4;
// Echtzeit-Empfehlungsverarbeitungslogik
$worker->onMessage = function($connection, $data) {
// 从推荐模块获取实时推荐结果 $result = getRealTimeRecommend($data); // 将推荐结果返回给前端 $connection->send(json_encode($result));
};
// Start Worker
Worker::runAll();
// Funktion zum Erhalten von Echtzeit-Empfehlungsergebnissen
Funktion getRealTimeRecommend($data) {
// 解析前端发送的数据 $user = json_decode($data, true); // 根据用户行为数据进行实时推荐计算 // 返回推荐结果 return $recommendResult;
}
?>
Fazit:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem Workerman-Framework ein Echtzeit-Empfehlungssystem implementieren basierend auf dem Benutzerverhalten, einschließlich Systemarchitektur, Datenbankdesign, Empfehlungsalgorithmus und Codebeispielen. Durch dieses Echtzeit-Empfehlungssystem können Benutzern personalisierte Echtzeit-Empfehlungsdienste bereitgestellt werden, wodurch die Benutzererfahrung und der Produktverkauf verbessert werden. Gleichzeitig können Leser anhand dieser Beispielcodes ihr eigenes Echtzeit-Empfehlungssystem weiter verbessern und anpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie mit Workerman ein Echtzeit-Empfehlungssystem basierend auf dem Benutzerverhalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
