PHP 애플리케이션에서 Redis의 온라인 권장 사항

웹 애플리케이션의 지속적인 개발로 인해 웹 애플리케이션 사용자 수가 계속해서 늘어나고 있습니다. 웹 애플리케이션에는 사용자가 귀중한 정보를 발견하는 데 도움이 되는 추천 시스템이 필요합니다. 온라인 추천은 매우 중요한 적용 분야입니다. Redis는 온라인 추천 시스템 구현에 적합한 고성능 메모리 기반 키-값 저장 시스템입니다. PHP는 일반적으로 사용되는 웹 프로그래밍 언어이자 온라인 추천 시스템을 구현하는 데 일반적으로 사용되는 도구입니다. 이 기사에서는 Redis가 PHP 애플리케이션에서 온라인 권장 사항을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. Redis 소개

Redis는 풍부한 데이터 구조와 고성능 작업을 지원하는 메모리 기반 키-값 스토리지 시스템입니다. 캐시, 메시지 대기열, 카운터 등을 포함하여 응용 프로그램 시나리오가 매우 광범위합니다. Redis는 고성능, 유연성 및 안정성으로 유명하며 분산 시스템, 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다.

2. PHP 및 Redis

PHP는 웹 프로그래밍에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 간단하고 배우기 쉽고 사용하기 쉬우며 웹 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다. Redis와 PHP는 두 가지 독립적인 기술이지만 효율적이고 안정적인 웹 애플리케이션을 구현하기 위해 함께 잘 작동합니다.

Redis와 PHP를 결합하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다. 하나는 Redis를 PHP의 캐시로 사용하는 것이고, 다른 하나는 Redis를 PHP에서 직접 사용하는 것입니다. Redis를 캐싱 방법으로 사용하면 웹 애플리케이션의 응답 속도와 동시성 성능을 향상하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. Redis를 PHP의 데이터 구조로 사용하면 더 높은 유연성으로 더 복잡한 비즈니스 요구 사항과 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

3. 온라인 추천

온라인 추천이란 사용자의 과거 행적과 개인 정보를 바탕으로 사용자에게 실시간으로 관심 있는 상품, 서비스, 콘텐츠를 추천하는 것을 말합니다. 온라인 추천 시스템은 보다 정확한 추천을 제공하기 위해 온라인 학습을 통해 사용자의 선호도 모델을 지속적으로 업데이트합니다.

온라인 추천 시스템은 크게 콘텐츠 기반 추천과 협업 필터링 기반 추천의 두 가지 유형으로 나뉩니다. 콘텐츠 기반 추천은 아이템의 속성과 사용자의 과거 행동을 기반으로 유사한 아이템을 추천하는 것입니다. 협업 필터링 기반 추천은 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 기반으로 하며, 사용자와 비슷한 관심사를 가진 다른 사용자가 좋아하는 아이템을 추천합니다.

4. 협업 필터링 기반 추천에 Redis 적용

협업 필터링 기반 추천에서 Redis를 사용하여 사용자 선호 모델과 항목 유사성 모델을 구현할 수 있습니다.

4.1 사용자 선호 모델

사용자 선호 모델은 다양한 항목에 대한 사용자의 선호를 나타냅니다. Redis는 해시 데이터 구조를 사용하여 사용자 ID를 키로, 항목 ID와 등급을 값으로 사용하여 사용자 기본 설정 모델을 저장할 수 있습니다. 평점은 1~5와 같이 좋아하는 수치일 수 있습니다.

예를 들어, 사용자 Bob이 영화 "The Wandering Earth"를 4점으로, 영화 "Avengers"를 5점으로 평가한다고 가정하면 다음 코드를 사용하여 Bob의 선호 모델을 저장할 수 있습니다.

$redis->hset('user:Bob', 'movie:流浪地球', 4);
$redis->hset('user:Bob', 'movie:复仇者联盟', 5);

4.2 항목 유사성 모델

항목 유사성 모델은 항목 간의 유사성을 나타냅니다. Redis는 Sorted Set 데이터 구조를 사용하여 항목 ID를 키로, 유사성을 점수로, 유사한 항목의 ID를 값으로 사용하여 항목 유사성 모델을 저장할 수 있습니다. 항목 유사성을 계산할 때 Pearson 상관 계수와 같은 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

예를 들어 영화 '유랑지구'와 영화 '우주구조대'의 유사도가 0.8이고, 영화 '어벤져스'와 영화 '토르 3'의 유사도가 0.6이라고 가정하면, 다음 코드는 항목 유사성 모델을 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

$redis->zadd('movie:流浪地球', 0.8, 'movie:太空救援');
$redis->zadd('movie:复仇者联盟', 0.6, 'movie:雷神3');

5. PHP 애플리케이션에서 온라인 추천 구현

PHP 애플리케이션에서 협업 필터링을 기반으로 한 온라인 추천 시스템 구현은 다음 단계를 통해 완료할 수 있습니다.

5.1 사용자의 기록 수집 행동

온라인 추천 시스템은 아이템을 추천하기 위해 사용자의 과거 행동을 기반으로 해야 합니다. 웹 애플리케이션은 사용자의 클릭, 탐색, 구매 및 기타 행동을 수집하여 사용자의 과거 행동을 얻을 수 있습니다.

5.2 사용자 선호 모델 저장

웹 애플리케이션은 Redis를 통해 사용자 선호 모델을 메모리에 저장할 수 있으며, 이는 액세스 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 데이터베이스의 부하도 줄여줍니다.

5.3 항목 유사성 모델 계산

항목 유사성 모델이 계산됩니다. 웹 애플리케이션은 PHP 스크립트를 작성하여 항목 간의 유사성을 계산하고 결과를 Redis에 저장할 수 있습니다.

5.4 추천 결과 계산

웹 애플리케이션은 PHP 스크립트를 작성하여 사용자 선호 모델 및 항목 유사성 모델의 추천 결과를 계산할 수 있습니다. 추천 결과는 추천 점수에 따라 높은 순으로 정렬된 항목 목록 또는 정렬된 항목 목록일 수 있습니다.

6. 요약

Redis는 온라인 추천 시스템 구현에 적합한 고성능의 안정적인 인메모리 키-값 저장 시스템입니다. Redis를 사용하면 사용자 선호도 모델과 항목 유사성 모델을 구현하여 보다 정확한 추천을 얻을 수 있습니다. PHP는 웹 프로그래밍에 널리 사용되는 프로그래밍 언어이며 Redis와 잘 결합되어 보다 효율적이고 안정적인 웹 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

위 내용은 PHP 애플리케이션에서 Redis의 온라인 권장 사항의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!