Elasticsearch와 PHP를 사용하여 고성능 뉴스 추천 시스템을 구축하는 방법

Elasticsearch와 PHP를 사용하여 고성능 뉴스 추천 시스템을 구축하는 방법

요약:
뉴스 추천 시스템은 현대 인터넷 애플리케이션의 필수적인 부분이 되었습니다. 사용자의 관심분야와 선호도에 따라 맞춤형 뉴스 콘텐츠 추천을 제공할 수 있습니다. 이 기사에서는 Elasticsearch와 PHP를 사용하여 고성능 뉴스 추천 시스템을 구축하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다.

1. 준비
시작하기 전에 다음 소프트웨어를 설치했는지 확인하세요.

1. Elasticsearch: 뉴스 데이터를 저장하고 검색하기 위한 실시간 분산 검색 및 분석 엔진입니다.
2. PHP: PHP를 사용하여 Elasticsearch와 상호 작용하는 코드를 작성하겠습니다.

2. 데이터 모델링
먼저 뉴스 데이터 모델을 정의해야 합니다. 각 뉴스에는 다음과 같은 속성이 있어야 합니다.

1. Title: 뉴스 제목.
2. 내용: 뉴스의 본문입니다.
3. 날짜: 뉴스가 공개된 날짜입니다.
4. 카테고리: 스포츠, 기술 등 뉴스가 속하는 카테고리입니다.
5. 키워드: 뉴스 주제를 설명하는 키워드입니다.

Elasticsearch의 매핑 기능을 사용하여 이 모델을 정의할 수 있습니다. 다음은 매핑 정의의 예입니다.

PUT /news_index
{
  "mappings": {
    "news": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text"
        },
        "content": {
          "type": "text"
        },
        "date": {
          "type": "date"
        },
        "category": {
          "type": "keyword"
        },
        "keywords": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

3. 데이터 가져오기
다음 단계는 뉴스 데이터를 Elasticsearch로 가져오는 것입니다. 이 작업을 수행하기 위해 PHP 스크립트를 작성할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

require 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

$newsData = [
  [
    'title' => '新闻标题1',
    'content' => '新闻内容1',
    'date' => '2021-01-01',
    'category' => '科技',
    'keywords' => ['人工智能', '机器学习']
  ],
  // 更多新闻数据...
];

$params = [];
foreach ($newsData as $news) {
  $params['body'][] = [
    'index' => [
      '_index' => 'news_index',
      '_type' => 'news'
    ]
  ];
  $params['body'][] = $news;
}

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

4. 검색 및 추천
데이터 가져오기가 완료되면 Elasticsearch에서 제공하는 검색 기능을 사용하여 뉴스 추천을 구현할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

$params = [
  'index' => 'news_index',
  'body' => [
    'query' => [
      'bool' => [
        'should' => [
          ['match' => ['keywords' => '人工智能']],
          ['match' => ['category' => '科技']]
        ]
      ]
    ]
  ]
];

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

foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
  // 处理每条搜索结果
}

위 샘플 코드에서는 should 절을 사용하여 조건 중 하나가 충족되면 이를 나타내는 복합 쿼리(부울 쿼리)를 구성합니다. 이런 식으로 키워드와 카테고리를 기반으로 뉴스 추천 기능을 구현할 수 있습니다.

결론:
Elasticsearch와 PHP를 사용하여 고성능 뉴스 추천 시스템을 구축합니다. 기사에 제공된 코드 예제는 데이터 모델링, 데이터 가져오기, 검색 및 추천 기능 구현을 위해 Elasticsearch를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 글이 여러분의 뉴스 추천 시스템 구축에 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Elasticsearch와 PHP를 사용하여 고성능 뉴스 추천 시스템을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!