RiSearch PHP と協調フィルタリング アルゴリズムを組み合わせて、パーソナライズされた検索を実現します

RiSearch PHP と協調フィルタリング アルゴリズムを組み合わせてパーソナライズされた検索を実現

はじめに:
インターネットの急速な発展に伴い、検索エンジンに対する人々の需要も高まっています。 . .従来の検索エンジンは多くの場合、ユーザーが提供したキーワードに基づいて検索することしかできず、ユーザーの興味や好みに基づいて推奨結果を真にパーソナライズすることができません。この問題を解決するには、RiSearch PHP と協調フィルタリング アルゴリズムを組み合わせて、パーソナライズされた検索を実現します。この記事では、RiSearch PHP の原理と協調フィルタリング アルゴリズムを詳しく紹介し、具体的なコード例を示します。

1. RiSearch PHP の概要
RiSearch PHP は、検索エンジン Lucene をベースにした PHP 拡張機能であり、高性能、高信頼性という特徴があります。強力な全文検索機能とインデックス作成機能を提供し、大量のテキスト データを迅速に処理します。パーソナライズされた検索では、RiSearch PHP が基礎となる検索エンジンとして機能し、ユーザーのクエリ条件に従ってデータベースから関連ドキュメントを取得する役割を果たします。

2. 協調フィルタリング アルゴリズムの原理
協調フィルタリング アルゴリズムは、ユーザーの行動に基づいた推奨アルゴリズムです。評価、クリック、購入などのユーザーの過去の行動データを分析して、同様の興味を持つ他のユーザーやアイテムを見つけてユーザーに推奨します。協調フィルタリング アルゴリズムは、ユーザーベースの協調フィルタリングとアイテムベースの協調フィルタリングの 2 つのモードに分類できます。

ユーザーベースの協調フィルタリング アルゴリズムの原理は次のとおりです。

1. ユーザーとアイテムの評価マトリックスを構築します。ユーザーとアイテム間の評価をマトリックスと行として表現します。列はアイテムを表し、マトリックスの各要素はアイテムに対するユーザーの評価を表します。
2. ユーザー間の類似性を計算する: ユーザー間の類似性を計算することにより、現在のユーザーと同様の興味を持つ他のユーザーを見つけることができます。
3. 類似ユーザーの評価を見つける: 類似ユーザーの評価に基づいて、未評価アイテムに対する現在のユーザーの関心を予測します。
4. ユーザーにアイテムを推奨: 予測されたユーザーの関心に基づいてアイテムをユーザーに推奨します。

3. パーソナライズ検索の実装
パーソナライズ検索の実装は主に次の手順に分かれます:

1. データ準備: ユーザーの過去の行動データの保存先データベース。ユーザーID、アイテムID、評価などの情報が含まれます。
2. ユーザー項目評価マトリックスの構築: データベースからユーザーの過去の行動データを読み取り、ユーザー項目評価マトリックスを構築します。
3. ユーザー間の類似性を計算する: 協調フィルタリング アルゴリズムを使用して、ユーザー間の類似性を計算します。ユーザー間の類似度は、ピアソン相関係数やコサイン類似度などの手法を使用して計算できます。
4. 類似ユーザーの評価の検索: 計算されたユーザーの類似性に基づいて、現在のユーザーと同様の関心を持つ他のユーザーを検索し、その評価を取得します。
5. 未評価アイテムに対するユーザーの関心を予測する: 同様のユーザーの評価に基づいて、加重平均またはその他の方法を使用して、未評価アイテムに対する現在のユーザーの関心を予測します。
6. ユーザーのクエリ条件に基づいて検索: RiSearch PHP を使用して、ユーザーが指定したクエリ条件に基づいてデータベースから関連ドキュメントを取得します。
7. ユーザーの関心度に応じて検索結果を並べ替える: 予測されたユーザーの関心度に応じて検索結果を並べ替え、ユーザーの興味に近いドキュメントを最初にランク付けします。

具体的なコード例は次のとおりです:

// ステップ 1: データの準備
// ユーザーの履歴行動を保存します。データをデータベースにコピーします

// ステップ 2: ユーザー項目評価マトリックスを構築します
// データベース内のデータに基づいてユーザー項目評価マトリックスを構築します

// ステップ3: ユーザーアイテムの評価マトリックスを計算します。ユーザー間の類似性を計算します。
// 協調フィルタリング アルゴリズムを使用して、ユーザー間の類似性を計算します。

// ステップ 4: 類似したユーザーの評価を検索します。
//計算されたユーザーの類似度に基づいて、現在のユーザーと同様の興味を持つ他のユーザーを検索し、その評価を取得します。

// ステップ 5: 未評価アイテムに対するユーザーの興味を予測します
// の評価に基づいて重み付けを使用します。類似ユーザー 未評価アイテムに対する現在のユーザーの関心を予測する平均またはその他の方法

// ステップ 6: ユーザーのクエリ条件に基づいて検索
// RiSearch PHP を使用してデータベースから関連ドキュメントを取得します

// ステップ 7: ユーザーの関心度に応じて検索結果を並べ替える
// 予測されたユーザーの関心度に応じて検索結果を並べ替える

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結論:
パーソナライズされた検索は、ユーザーのニーズを満たしながら、より正確な検索結果を提供し、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。 RiSearch PHP と協調フィルタリング アルゴリズムを組み合わせることで、ユーザーの関心のレベルに基づいて検索をパーソナライズし、検索結果をランク付けできます。パーソナライズされた検索は、電子商取引、ソーシャル ネットワーク、その他の分野だけでなく、企業内の内部ナレッジ マネジメント システムなどのシナリオでも使用できます。テクノロジーの継続的な進歩により、パーソナライズされた検索は将来さらに広く使用されるようになると考えられています。

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