Cara melaksanakan pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan dalam perkhidmatan mikro PHP

Cara melaksanakan pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan dalam perkhidmatan mikro PHP

Dengan perkembangan Internet, permintaan orang ramai untuk pengesyoran diperibadikan semakin tinggi dan lebih tinggi. Untuk memenuhi keperluan peribadi pengguna, sistem pengesyoran telah menjadi semakin penting dalam aplikasi Internet. Dalam proses menukar daripada aplikasi bersendirian kepada perkhidmatan teragih, cara melaksanakan pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan dalam perkhidmatan mikro PHP telah menjadi isu utama. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa PHP dan teknologi yang berkaitan untuk melaksanakan pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan, sambil memberikan contoh kod khusus.

1. Gambaran Keseluruhan
Pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan merujuk kepada pengagihan tugas pengkomputeran dalam sistem pengesyoran kepada berbilang pelayan untuk pemprosesan selari Melalui pembahagian dan pengedaran data yang munasabah, prestasi sistem pengesyoran dipertingkatkan sambil memenuhi keperluan peribadi pengguna. Melaksanakan pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan dalam perkhidmatan mikro PHP boleh diselesaikan melalui langkah berikut.

2. Penyimpanan Data
Sistem pengesyoran perlu memproses sejumlah besar data pengguna dan item, jadi ia perlu memilih kaedah penyimpanan data yang sesuai. Pilihan biasa termasuk pangkalan data hubungan (seperti MySQL), pangkalan data bukan hubungan (seperti MongoDB), dan sistem storan teragih (seperti Hadoop, Cassandra, dll.). Pilih kaedah penyimpanan data yang sesuai berdasarkan keperluan sebenar dan skala sistem.

3. Prapemprosesan data
Sebelum melaksanakan tugas pengesyoran dan pemperibadian, data asal perlu dipraproses. Proses prapemprosesan termasuk pembersihan data, penapisan data, pengekstrakan ciri, dsb. Sebagai contoh, mungkin terdapat data bising dalam log tingkah laku pengguna dan perlu dibersihkan pada masa yang sama, ciri tingkah laku pengguna, ciri item, dll. diekstrak daripada data asal. Tugas prapemprosesan boleh dilakukan secara selari dalam sistem teragih untuk mempercepatkan pemprosesan.

4. Algoritma pengesyoran
Algoritma pengesyoran ialah bahagian teras untuk mencapai pengesyoran dan pemperibadian. Algoritma pengesyoran biasa termasuk algoritma berasaskan penapisan kolaboratif, algoritma berasaskan kandungan, algoritma berasaskan pembelajaran mendalam, dsb. Pilih algoritma yang sesuai berdasarkan keperluan perniagaan tertentu dan laksanakannya dalam perkhidmatan mikro PHP. Pelaksanaan algoritma pengesyoran boleh menggunakan pengkomputeran teragih untuk memproses data berskala besar secara selari.

5. Rangka Kerja Pengkomputeran Teragih
Untuk mencapai pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan, anda perlu memilih rangka kerja pengkomputeran teragih yang sesuai. Rangka kerja pengkomputeran teragih yang biasa digunakan termasuk Apache Hadoop, Apache Spark, dsb. Rangka kerja ini menyediakan pengkomputeran teragih dan keupayaan pemprosesan data, yang boleh meningkatkan kelajuan pemprosesan dan kebolehskalaan sistem pengesyoran.

6. Contoh Kod
Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menggunakan PHP dan Apache Spark untuk melaksanakan algoritma pengesyoran teragih berdasarkan penapisan kolaboratif.

<?php

// 导入PHP-Spark库
require_once 'vendor/autoload.php';

use SparkKernelSparkContext;
use SparkMLlibCollaborativeFilteringALS;
use SparkMLlibCollaborativeFilteringRating;

// 创建SparkContext
$sparkContext = new SparkContext();

// 加载数据
$data = array(
    new Rating(1, 1, 5.0),
    new Rating(1, 2, 3.0),
    new Rating(2, 1, 1.0),
    new Rating(2, 2, 2.0)
);
$dataRDD = $sparkContext->parallelize($data);

// 构建ALS模型
$rank = 10;
$iterations = 10;
$lambda = 0.01;
$model = ALS::train($dataRDD, $rank, $iterations, $lambda);

// 推荐
$user = 1;
$numRecommendations = 3;
$recommendations = $model->recommendProducts($user, $numRecommendations);

// 打印结果
foreach ($recommendations as $recommendation) {
    echo 'User: ' . $recommendation->getUser() . ' Item: ' . $recommendation->getItem() . ' Rating: ' . $recommendation->getRating() . "
";
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan perpustakaan PHP-Spark untuk memanggil kuasa pengkomputeran teragih Apache Spark untuk melaksanakan algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif. Dengan memproses data secara selari, setiap pelayan mengira hasil pengesyoran dan kemudian menggabungkannya, yang meningkatkan prestasi dan kebolehskalaan sistem pengesyoran.

7 Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara melaksanakan pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan dalam perkhidmatan mikro PHP, termasuk penyimpanan data, prapemprosesan data, algoritma pengesyoran, rangka kerja pengkomputeran teragih, dsb. Pada masa yang sama, contoh kod menggunakan perpustakaan PHP-Spark untuk melaksanakan algoritma pengesyoran teragih disediakan. Saya harap artikel ini akan membantu semua orang dalam pembangunan bidang berkaitan perkhidmatan mikro PHP.

Atas ialah kandungan terperinci Cara melaksanakan pengesyoran dan pemperibadian yang diedarkan dalam perkhidmatan mikro PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!