Conception et implémentation d'un système de recommandation basé sur Elasticsearch en PHP

Conception et mise en œuvre d'un système de recommandation basé sur Elasticsearch en PHP

Avec le développement d'Internet, les systèmes de recommandation sont devenus une fonction essentielle pour diverses plateformes de commerce électronique, médias d'information et réseaux sociaux. L'objectif du système de recommandation est de fournir aux utilisateurs un contenu recommandé ciblé en fonction de leurs préférences personnalisées afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la rentabilité de la plateforme. Dans cet article, je présenterai comment créer un système de recommandation efficace et précis basé sur Elasticsearch et fournirai des exemples de code spécifiques.

1. Principe du système de recommandation

Le principe de base du système de recommandation est d'établir la relation entre l'utilisateur et le produit sur la base des données comportementales de l'utilisateur (telles que les clics, les achats, les notes, etc.), puis de recommander produits associés en fonction de ces relations avec les utilisateurs. Parmi eux, les algorithmes de recommandation couramment utilisés incluent les algorithmes de filtrage collaboratif, les algorithmes de recommandation basés sur le contenu et les algorithmes d'apprentissage en profondeur.

2. Introduction à Elasticsearch

Elasticsearch est un moteur de recherche en texte intégral distribué qui utilise un index inversé pour effectuer une recherche en texte intégral rapide. En plus des capacités de base de recherche en texte intégral, Elasticsearch présente également une forte évolutivité et évolutivité et peut être utilisé comme moteur de stockage et de calcul sous-jacent des systèmes de recommandation.

3. Conception et mise en œuvre d'un système de recommandation

1. Préparation des données

Tout d'abord, nous devons préparer les données sur le comportement des utilisateurs et les données sur les produits. Les données sur le comportement des utilisateurs peuvent inclure les enregistrements de clics, d'achats et d'évaluations des utilisateurs, etc., tandis que les données sur les produits peuvent inclure les attributs du produit, les étiquettes et d'autres informations connexes.

2. Importation de données dans Elasticsearch

Importez les données préparées dans Elasticsearch pour les opérations d'indexation et de récupération ultérieures. Vous pouvez utiliser l'API RESTful fournie par Elasticsearch ou la bibliothèque client Elasticsearch de PHP pour importer des données.

Exemple de code :

// 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. Créez un index d'utilisateurs et de produits

Créez un index d'utilisateurs et de produits basé sur les données de comportement des utilisateurs et les données de produits pour les calculs de recommandations ultérieurs. Vous pouvez utiliser l'API RESTful fournie par Elasticsearch ou la bibliothèque client Elasticsearch de PHP pour les opérations d'indexation.

Exemple de code :

// 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. Calculez l'association entre les utilisateurs et les produits

Calculez l'association entre les utilisateurs et les produits en fonction des données de comportement des utilisateurs et des données de produits. Des algorithmes de filtrage collaboratif ou d’autres algorithmes de recommandation peuvent être utilisés ici.

Exemple de code :

// 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. Recommander aux utilisateurs

Recommander des produits associés aux utilisateurs en fonction de la relation entre les utilisateurs et les produits. Vous pouvez utiliser la fonction de requête fournie par Elasticsearch pour recommander des produits en fonction des préférences de l'utilisateur.

Exemple de code :

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

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

IV. Résumé

Cet article explique comment créer un système de recommandation efficace et précis basé sur Elasticsearch et fournit des exemples de code PHP spécifiques. En utilisant Elasticsearch, nous pouvons facilement importer des données, créer des index et effectuer des calculs de recommandations, améliorant ainsi l'efficacité et la précision du système de recommandation. J'espère que cet article pourra vous être utile lors de la conception et de la mise en œuvre d'un système de recommandation.

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!