このチュートリアルは、オープンソースの機械学習サーバーであるPredictionioを使用して、映画の推奨アプリを構築することをガイドします。 この強力なツールは、アイテムを推奨し、ユーザーの動作を予測し、アイテムの類似性を特定できるアプリケーションの作成を簡素化します。 プロセスに飛び込みましょう。
重要な概念:
予測をダウンロードして、希望の場所に抽出します。 提供されたセットアップスクリプトを使用して、前提条件(Java 6およびMongoDB)をインストールします:
Start PredictionIo:
bin/setup-vendors.sh
。bin/start-all.sh
http://localhost:9000
bin/users
0 * * * * ?
に設定します。
freshness
、serendipity
、unseen items only
、およびseen actions
あなたの好みになります。 この例では、「任意のアイテムを推奨」を使用します
number of recommendations
moviedb api統合:
ムービーデータベース(TMDB)からAPIキーを取得して、映画データにアクセスします。
アプリケーション開発:アプリは、学習フェーズ(ユーザーレート映画)と推奨フェーズ(アプリは映画を提案している)で構成されます。
依存関係をインストール:これらを
:composer.json
および{ "require": { "damel/flight-skeleton": "dev-master", "predictionio/predictionio": "~0.6.0", "guzzlehttp/guzzle": "4.*" }, "autoload": { "classmap": [ "controllers" ] } }
composer install
createcomposer dump-autoload
:
.htaccess
RewriteEngine On RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-d RewriteRule ^(.*)$ index.php [QSA,L]
ファイルを作成します。 Predictionio PHP SDKとGuzzleを使用して、それぞれPredictionioとMoviedB APIと相互作用して、学習と推奨のフェーズを処理するためのコントローラーを開発します。
index.php
(推奨フェーズの例)結論:
このチュートリアルは、Predictionioを使用して映画推奨アプリを構築するための基盤を提供します。次のステップでは、詳細なアプリケーションロジックを実装し、MoviedB APIに接続し、ユーザーインターフェイスの作成が含まれます。 エラー条件を処理し、パフォーマンスを最適化することを忘れないでください
以上がPrediction.io-セットアップを備えた映画推奨アプリを作成しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。