Bagaimana untuk menggunakan PHP Elasticsearch untuk melaksanakan fungsi pengesyoran pintar?
Pengesyoran pintar ialah salah satu ciri biasa dan penting dalam aplikasi moden. Ia secara automatik boleh mengesyorkan kandungan atau produk yang berkaitan berdasarkan keutamaan pengguna, tingkah laku dan data sejarah untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan interaktiviti. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menggunakan PHP Elasticsearch untuk melaksanakan fungsi pengesyoran pintar dan menyediakan contoh kod khusus.
Pertama, kita perlu memasang dan mengkonfigurasi Elasticsearch dalam persekitaran tempatan kita. Anda boleh memuat turun versi stabil terkini dari laman web rasmi Elasticsearch dan memasang serta mengkonfigurasinya mengikut garis panduan dokumentasi rasmi. Selepas pemasangan selesai, pastikan Elasticsearch berjalan dengan jayanya dan boleh diakses di http://localhost:9200.
Sebelum kita mula menulis kod, kita perlu mencipta indeks dan menentukan pemetaan yang sepadan. Dalam contoh ini, dengan mengandaikan kami ingin melaksanakan fungsi pengesyoran produk, kami boleh mencipta indeks bernama "produk". Berikut ialah contoh kod untuk mencipta indeks dan pemetaan:
PUT /products { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "category": { "type": "keyword" }, "tags": { "type": "keyword" }, "price": { "type": "float" } } } }
Berdasarkan keperluan sebenar, anda boleh melaraskan jenis medan dan sifat dalam pemetaan.
Dalam penggunaan sebenar, kita perlu menambah data produk pada indeks supaya Elasticsearch boleh mencari dan mengesyorkan. Berikut ialah contoh kod untuk menambah data:
require 'vendor/autoload.php'; use ElasticsearchClientBuilder; $client = ClientBuilder::create()->build(); $params = [ 'index' => 'products', 'body' => [ ['index' => ['_index' => 'products']], ['title' => 'Product 1', 'category' => 'Category 1', 'tags' => ['tag1', 'tag2'], 'price' => 10.99], ['index' => ['_index' => 'products']], ['title' => 'Product 2', 'category' => 'Category 2', 'tags' => ['tag3', 'tag4'], 'price' => 20.99], // 添加更多商品数据... ] ]; $response = $client->bulk($params); // 检查添加是否成功 if ($response['errors']) { foreach($response['items'] as $item) { if ($item['index']['status'] !== 201) { echo "Failed to add product: " . $item['index']['error']['reason']; } } } else { echo "Products added successfully."; }
Dalam contoh kod di atas, kami menggunakan perpustakaan klien PHP (Elasticsearch-PHP) yang disediakan oleh Elasticsearch untuk berinteraksi dengan Elasticsearch. Mula-mula, kami menggunakan ClientBuilder
untuk mencipta tika klien Elasticsearch. Kemudian, kami menambah data produk pada indeks dalam kelompok melalui kaedah pukal
. ClientBuilder
创建一个Elasticsearch客户端实例。然后,我们通过bulk
方法将商品数据批量添加到索引中。
一旦数据成功添加到索引中,我们就可以开始实施智能推荐算法。
首先,我们需要确定集合的目标用户(或当前用户)所感兴趣的商品类别、标签或其他属性。然后,我们可以使用Elasticsearch的查询功能来搜索并返回相关的商品。下面是一个示例代码片段,用于搜索与用户标签匹配的商品:
$params = [ 'index' => 'products', 'body' => [ 'query' => [ 'terms' => [ 'tags' => ['user_tag_1', 'user_tag_2'] ] ] ] ]; $response = $client->search($params); // 处理搜索结果 if ($response['hits']['total']['value'] > 0) { foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) { echo $hit['_source']['title'] . ', ' . $hit['_source']['price'] . PHP_EOL; } } else { echo "No products found."; }
在上述示例代码中,我们使用Elasticsearch的terms
查询来搜索与用户标签匹配的商品。$params
数组指定了搜索条件和索引名称。我们使用search
require 'vendor/autoload.php'; use ElasticsearchClientBuilder; $client = ClientBuilder::create()->build(); // 创建索引和映射 $params = [ 'index' => 'products', 'body' => [ "mappings" => [ "properties" => [ "title" => [ "type" => "text" ], "category" => [ "type" => "keyword" ], "tags" => [ "type" => "keyword" ], "price" => [ "type" => "float" ] ] ] ] ]; $client->indices()->create($params); // 添加数据到索引 $params = [ 'index' => 'products', 'body' => [ ['index' => ['_index' => 'products']], ['title' => 'Product 1', 'category' => 'Category 1', 'tags' => ['tag1', 'tag2'], 'price' => 10.99], ['index' => ['_index' => 'products']], ['title' => 'Product 2', 'category' => 'Category 2', 'tags' => ['tag3', 'tag4'], 'price' => 20.99], // 添加更多商品数据... ] ]; $client->bulk($params); // 执行智能推荐算法 $params = [ 'index' => 'products', 'body' => [ 'query' => [ 'terms' => [ 'tags' => ['user_tag_1', 'user_tag_2'] ] ] ] ]; $response = $client->search($params); // 处理搜索结果 if ($response['hits']['total']['value'] > 0) { foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) { echo $hit['_source']['title'] . ', ' . $hit['_source']['price'] . PHP_EOL; } } else { echo "No products found."; }
Dalam kod contoh di atas, kami menggunakan pertanyaan terma
Elasticsearch untuk mencari item yang sepadan dengan teg pengguna. Tatasusunan $params
menentukan kriteria carian dan nama indeks. Kami menggunakan kaedah search
untuk melakukan carian dan memproses hasil yang dikembalikan.
Mengikut keperluan sebenar pengguna, anda boleh menggunakan syarat pertanyaan yang lebih kompleks, seperti padanan berbilang medan, pertanyaan julat, dsb. Elasticsearch menyediakan sintaks pertanyaan yang kaya dan fungsi yang boleh dilaraskan mengikut keperluan sebenar.
Contoh Penuh🎜🎜🎜Berikut ialah contoh lengkap yang menunjukkan cara melaksanakan fungsi pengesyoran pintar menggunakan PHP Elasticsearch: 🎜rrreee🎜Dalam contoh di atas, kami mula-mula mencipta indeks bernama "produk" dan menentukan pemetaan Sepadan. Kemudian kami menambahkan beberapa data produk sampel pada indeks. Akhir sekali, kami melaksanakan algoritma pengesyoran pintar untuk mencari dan mengembalikan produk yang berkaitan berdasarkan teg pengguna. 🎜🎜Sila laraskan kod mengikut keperluan sebenar, dan lakukan konfigurasi dan penalaan yang lebih terperinci mengikut arahan dalam dokumen. Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami cara menggunakan PHP Elasticsearch untuk melaksanakan fungsi pengesyoran pintar! 🎜Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan php Elasticsearch untuk melaksanakan fungsi cadangan pintar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!