Comment créer un moteur de recommandation performant en utilisant PHP et REDIS

Comment créer un moteur de recommandation performant en utilisant PHP et REDIS

Introduction :
Avec le développement d'Internet, les moteurs de recommandation sont progressivement devenus un élément important des principaux sites Web et applications. Les moteurs de recommandation peuvent recommander du contenu ou des produits pertinents aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et intérêts personnels. PHP est un langage de programmation côté serveur populaire et REDIS est une base de données de magasin de valeurs-clés hautes performances. Cet article montre comment créer un moteur de recommandation hautes performances à l'aide de PHP et REDIS, et fournit des exemples de code.

Étape 1 : Concevoir le modèle de données
Concevoir un modèle de données adapté est la clé pour construire un moteur de recommandation. Dans notre exemple, supposons qu'il existe un site Web de commerce électronique et que nous devons recommander des produits pertinents en fonction de l'historique d'achat de l'utilisateur. Nous pouvons utiliser le type de données d'ensemble ordonné de REDIS pour stocker la relation entre les utilisateurs et les produits. Chaque utilisateur peut correspondre à un ensemble commandé. Les éléments de l'ensemble sont des produits achetés, et le score de l'élément représente l'horodatage de l'achat.

Étape 2 : Collecter des données sur le comportement des utilisateurs
Pour créer un moteur de recommandation efficace, nous devons collecter des données sur le comportement des utilisateurs. Par exemple, lorsqu'un utilisateur achète un produit, nous enregistrons cette action et la stockons dans une collection commandée dans 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);

Étape 3 : Calculer la similarité des utilisateurs
Afin d'implémenter la fonction de recommandation, nous devons calculer la similarité entre les utilisateurs. L'algorithme de similarité cosinus peut être utilisé pour mesurer la similarité entre les utilisateurs. Nous pouvons parcourir tous les utilisateurs, calculer la similarité entre eux et stocker les résultats dans REDIS.

// 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);
    }
}

Étape 4 : Générer des résultats de recommandation
Grâce à la similitude entre les utilisateurs, nous pouvons générer des résultats de recommandation basés sur l'historique d'achat de l'utilisateur. Vous pouvez utiliser une collection ordonnée de REDIS pour stocker les résultats des recommandations pour chaque utilisateur, où les éléments sont des produits et les scores représentent le poids des recommandations.

// 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);
    }
}

Étape 5 : Obtenez les résultats recommandés
La dernière étape consiste à obtenir les résultats recommandés et à les montrer à l'utilisateur. Nous pouvons utiliser une collection ordonnée de REDIS pour obtenir les résultats des recommandations, triés par poids.

// 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>";
}

Résumé :
Cet article montre comment créer un moteur de recommandation hautes performances à l'aide de PHP et REDIS. Nous avons conçu un modèle de données approprié et utilisé REDIS pour stocker les relations entre les utilisateurs et les résultats des recommandations. En collectant des données sur le comportement des utilisateurs, en calculant les similitudes entre les utilisateurs, en générant des résultats de recommandation et en les affichant aux utilisateurs, nous pouvons mettre en œuvre un moteur de recommandation efficace. J'espère que cet article pourra vous être utile.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!