Elasticsearch와 PHP를 사용하여 지능형 광고 추천 시스템을 구축하는 방법

Elasticsearch와 PHP를 사용하여 지능형 광고 추천 시스템을 구축하는 방법

지능형 광고 추천 시스템은 오늘날 인터넷 광고 산업에서 중요한 역할을 합니다. 사용자의 행동, 관심분야, 선호도를 분석하여 광고 효과와 사용자 경험을 향상시켜 사용자에게 개인화된 광고 추천을 제공합니다. 이 기사에서는 Elasticsearch와 PHP를 사용하여 지능형 광고 추천 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.

Elasticsearch는 오픈 소스 분산 검색 및 분석 엔진으로 빠르고 확장 가능하며 가용성이 뛰어나 지능형 광고 추천 시스템을 구축하는 데 매우 적합합니다. 그리고 PHP는 웹 애플리케이션 개발에 사용되는 널리 사용되는 서버 측 스크립팅 언어입니다. 아래에서는 Elasticsearch와 PHP를 사용하여 지능형 광고 추천 시스템을 구축하겠습니다.

먼저 데이터를 준비해야 합니다. 광고주, 광고 슬롯 및 사용자라는 세 가지 주요 엔터티를 포함하는 광고 시스템이 있다고 가정합니다. 빠른 쿼리와 분석을 지원하기 위해 데이터 저장 및 인덱싱에 Elasticsearch를 사용할 수 있습니다.

다음으로 몇 가지 키 인덱스와 매핑을 정의해야 합니다. Elasticsearch에서는 인덱스를 데이터베이스로 볼 수 있으며 매핑은 인덱스의 데이터 유형과 구조를 정의합니다. Elasticsearch의 PHP 클라이언트 라이브러리를 통해 인덱스와 매핑을 생성하고 업데이트할 수 있습니다.

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

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

$params = [
    'index' => 'advertisements',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'title' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'content' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'tag' => [
                    'type' => 'keyword'
                ],
                'user_id' => [
                    'type' => 'integer'
                ]
            ]
        ]
    ]
];

$response = $client->indices()->create($params);

위의 코드 예제는 "advertisements"라는 인덱스를 생성하고 "title", "content", "tag" 및 "user_id" 4개 필드의 매핑을 정의합니다.

다음으로 Elasticsearch를 사용하여 광고 추천 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 광고 추천 알고리즘에는 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링 추천, 사용자 행동 기반 추천 등이 있습니다. 여기서는 콘텐츠 기반 추천을 예로 들어보겠습니다. Elasticsearch의 전체 텍스트 검색 기능을 사용하여 사용자의 관심분야와 광고 내용을 일치시켜 가장 관련성이 높은 광고를 찾아줄 수 있습니다.

$params = [
    'index' => 'advertisements',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'tag' => 'sports'
            ]
        ]
    ]
];

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

위 코드 예제에서는 전체 텍스트 검색 기능을 사용하여 "광고" 인덱스의 "태그" 필드가 "스포츠"와 일치하는 광고를 찾습니다. 사용자의 관심 태그를 기반으로 쿼리 조건을 동적으로 조정하여 개인화된 광고 추천을 얻을 수 있습니다.

마지막으로 사용자에게 추천 결과를 표시해야 합니다. PHP에서는 개발을 위해 웹 프레임워크를 사용하고 해당 컨트롤러 및 뷰 코드를 작성하고 사용자에게 권장 결과를 제시할 수 있습니다.

// 控制器代码

public function recommend()
{
    $user_id = $_SESSION['user_id'];

    // 查询用户的兴趣标签
    $interests = $this->userModel->getInterests($user_id);

    // 使用Elasticsearch进行广告推荐
    $params = [
        'index' => 'advertisements',
        'body' => [
            'query' => [
                'terms' => [
                    'tag' => $interests
                ]
            ]
        ]
    ];

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

    $advertisements = $response['hits']['hits'];

    // 渲染视图，将推荐结果呈现给用户
    $this->view('recommend', ['advertisements' => $advertisements]);
}

// 视图代码

foreach ($advertisements as $advertisement) {
    echo "<div class='advertisement'>";
    echo "<h2>{$advertisement['_source']['title']}</h2>";
    echo "<p>{$advertisement['_source']['content']}</p>";
    echo "</div>";
}

위의 코드 예시는 사용자에게 추천 결과를 제시하는 방법을 보여줍니다. 먼저 사용자의 관심 태그를 쿼리한 다음 광고 추천을 위해 Elasticsearch를 사용합니다. 마지막으로 HTML과 CSS를 사용하여 권장 결과를 사용자에게 표시합니다.

실제 지능형 광고 추천 시스템은 더 자세한 내용과 복잡한 시나리오도 처리해야 합니다. 하지만 이 기사에서는 Elasticsearch와 PHP를 사용하여 간단한 지능형 광고 추천 시스템을 구축할 수 있는 기본 프레임워크와 샘플 코드를 제공합니다. 도움이 되었기를 바랍니다!

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