Bagaimana untuk menggunakan php Elasticsearch untuk melaksanakan fungsi cadangan pintar?

WBOY
Lepaskan: 2023-09-13 10:32:01
asal
1457 orang telah melayarinya

如何使用php Elasticsearch实现智能推荐功能?

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.

  1. Pasang dan konfigurasikan Elasticsearch

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.

  1. Buat indeks dan pemetaan

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" }
    }
  }
}
Salin selepas log masuk

Berdasarkan keperluan sebenar, anda boleh melaraskan jenis medan dan sifat dalam pemetaan.

  1. Tambah data pada indeks

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.";
}
Salin selepas log masuk

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。

  1. 实施智能推荐算法

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.";
}
Salin selepas log masuk

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

    Melaksanakan algoritma pengesyoran pintar

      Setelah data berjaya ditambahkan pada indeks, kami boleh mula melaksanakan algoritma pengesyoran pintar.
    1. Pertama, kita perlu menentukan kategori produk, tag atau atribut lain yang diminati oleh pengguna sasaran koleksi (atau pengguna semasa). Kami kemudiannya boleh menggunakan keupayaan pertanyaan Elasticsearch untuk mencari dan mengembalikan item berkaitan. Berikut ialah coretan kod contoh untuk mencari item yang sepadan dengan teg pengguna:
    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.";
    }
    Salin selepas log masuk

    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!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!