PHP와 REDIS를 사용하여 고성능 추천 엔진을 구축하는 방법

PHP와 REDIS를 사용하여 고성능 추천 엔진을 구축하는 방법

소개:
인터넷이 발전하면서 추천 엔진은 점차 주요 웹사이트와 애플리케이션에서 중요한 부분이 되었습니다. 추천 엔진은 사용자의 개인적 선호도와 관심 사항을 기반으로 관련 콘텐츠나 제품을 추천할 수 있습니다. PHP는 널리 사용되는 서버 측 프로그래밍 언어이고 REDIS는 고성능 키-값 저장소 데이터베이스입니다. 이 문서에서는 PHP 및 REDIS를 사용하여 고성능 추천 엔진을 구축하는 방법을 보여주고 코드 예제를 제공합니다.

1단계: 데이터 모델 설계
적합한 데이터 모델을 설계하는 것은 추천 엔진 구축의 핵심입니다. 이 예에서는 전자상거래 웹사이트가 있고 사용자의 구매 내역을 기반으로 관련 상품을 추천해야 한다고 가정해 보겠습니다. REDIS의 정렬된 세트 데이터 유형을 사용하여 사용자와 제품 간의 관계를 저장할 수 있습니다. 각 사용자는 주문한 세트에 해당할 수 있습니다. 세트의 요소는 구매한 제품이며, 요소의 점수는 구매 타임스탬프를 나타냅니다.

2단계: 사용자 행동 데이터 수집
효과적인 추천 엔진을 구축하려면 사용자 행동 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어 사용자가 제품을 구매하면 해당 작업을 기록하고 이를 REDIS의 주문된 컬렉션에 저장합니다.

// 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);

3단계: 사용자 유사도 계산
추천 기능을 구현하려면 사용자 간 유사도를 계산해야 합니다. 코사인 유사성 알고리즘은 사용자 간의 유사성을 측정하는 데 사용될 수 있습니다. 모든 사용자를 대상으로 반복하고, 사용자 간의 유사성을 계산하고, 결과를 REDIS에 저장할 수 있습니다.

// 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);
    }
}

4단계: 추천 결과 생성
사용자 간의 유사성을 통해 사용자의 구매 내역을 기반으로 추천 결과를 생성할 수 있습니다. 순서가 지정된 REDIS 컬렉션을 사용하여 각 사용자에 대한 권장 사항 결과를 저장할 수 있습니다. 여기서 요소는 제품이고 점수는 권장 사항의 가중치를 나타냅니다.

// 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);
    }
}

5단계: 추천 결과 얻기
마지막 단계는 추천 결과를 얻어 사용자에게 보여주는 것입니다. 순서가 지정된 REDIS 컬렉션을 사용하여 가중치별로 정렬된 추천 결과를 얻을 수 있습니다.

// 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>";
}

요약:
이 기사에서는 PHP 및 REDIS를 사용하여 고성능 추천 엔진을 구축하는 방법을 보여줍니다. 우리는 적합한 데이터 모델을 설계하고 REDIS를 사용하여 사용자와 추천 결과 간의 관계를 저장했습니다. 사용자 행동 데이터를 수집하고, 사용자 간의 유사성을 계산하고, 추천 결과를 생성하고, 이를 사용자에게 표시함으로써 효과적인 추천 엔진을 구현할 수 있습니다. 이 기사가 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP와 REDIS를 사용하여 고성능 추천 엔진을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!