PHP と REDIS を使用して高性能レコメンデーション エンジンを構築する方法

PHP と REDIS を使用して高性能のレコメンデーション エンジンを構築する方法

はじめに:
インターネットの発展に伴い、レコメンデーション エンジンは徐々に主要な Web サイトやアプリケーションの重要な部分になってきました。レコメンデーション エンジンは、ユーザーの個人的な好みや興味に基づいて、関連するコンテンツや製品をユーザーに推奨できます。 PHP は一般的なサーバー側プログラミング言語であり、REDIS は高性能のキー/値ストア データベースです。この記事では、PHP と REDIS を使用して高性能レコメンデーション エンジンを構築する方法を示し、コード例を示します。

ステップ 1: データ モデルの設計
適切なデータ モデルを設計することが、レコメンデーション エンジンを構築する鍵となります。この例では、電子商取引 Web サイトがあり、ユーザーの購入履歴に基づいて関連商品を推奨する必要があると仮定します。 REDIS の順序セット データ型を使用して、ユーザーと製品の間の関係を保存できます。各ユーザーは注文されたセットに対応できます。セット内の要素は購入された製品であり、要素のスコアは購入のタイムスタンプを表します。

ステップ 2: ユーザー行動データを収集する
効果的なレコメンデーション エンジンを構築するには、ユーザー行動データを収集する必要があります。たとえば、ユーザーが製品を購入すると、そのアクションが記録され、REDIS の順序付けられたコレクションに保存されます。

// 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);

ステップ 3: ユーザーの類似度を計算する
レコメンド機能を実装するには、ユーザー間の類似度を計算する必要があります。コサイン類似度アルゴリズムを使用して、ユーザー間の類似性を測定できます。すべてのユーザーをループし、ユーザー間の類似性を計算し、結果を REDIS に保存できます。

// 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);
    }
}

ステップ 4: 推奨結果の生成
ユーザー間の類似性により、ユーザーの購入履歴に基づいて推奨結果を生成できます。 REDIS の順序付きコレクションを使用して、各ユーザーの推奨結果を保存できます。要素は製品であり、スコアは推奨の重みを表します。

// 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);
    }
}

ステップ 5: 推奨結果を取得する
最後のステップは、推奨結果を取得してユーザーに表示することです。 REDIS の順序付きコレクションを使用して、重みでソートされた推奨結果を取得できます。

// 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>";
}

概要:
この記事では、PHP と REDIS を使用して高性能のレコメンデーション エンジンを構築する方法を説明します。適切なデータ モデルを設計し、REDIS を使用してユーザー間の関係と推奨結果を保存しました。ユーザーの行動データを収集し、ユーザー間の類似性を計算し、推奨結果を生成してユーザーに表示することで、効果的な推奨エンジンを実装できます。この記事があなたのお役に立てば幸いです。

以上がPHP と REDIS を使用して高性能レコメンデーション エンジンを構築する方法の詳細内容です。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。