Reka bentuk dan pelaksanaan sistem pengesyoran berdasarkan Elasticsearch dalam PHP

Reka bentuk dan pelaksanaan sistem pengesyoran berdasarkan Elasticsearch dalam PHP

Dengan perkembangan Internet, sistem pengesyoran telah menjadi fungsi penting untuk pelbagai platform e-dagang, media berita dan rangkaian sosial. Matlamat sistem pengesyoran adalah untuk menyediakan pengguna dengan kandungan disyorkan yang disasarkan berdasarkan pilihan peribadi mereka untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan keuntungan platform. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara membina sistem pengesyoran yang cekap dan tepat berdasarkan Elasticsearch dan memberikan contoh kod khusus.

1. Prinsip sistem pengesyoran

Prinsip teras sistem pengesyoran ialah untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan produk berdasarkan data tingkah laku pengguna (seperti klik, pembelian, penilaian, dll.), dan kemudian mengesyorkan produk berkaitan berdasarkan perhubungan ini kepada pengguna. Antaranya, algoritma pengesyoran yang biasa digunakan termasuk algoritma penapisan kolaboratif, algoritma pengesyoran berasaskan kandungan dan algoritma pembelajaran mendalam.

2. Pengenalan kepada Elasticsearch

Elasticsearch ialah enjin carian teks penuh teragih yang menggunakan indeks terbalik untuk mencapai carian teks penuh yang pantas. Sebagai tambahan kepada keupayaan carian teks penuh asas, Elasticsearch juga mempunyai kebolehskalaan dan kebolehskalaan yang kukuh, dan boleh digunakan sebagai enjin penyimpanan dan pengkomputeran asas sistem pengesyoran.

3. Reka bentuk dan pelaksanaan sistem pengesyoran

1. Penyediaan data

Pertama, kita perlu menyediakan data tingkah laku pengguna dan data produk. Data tingkah laku pengguna boleh termasuk rekod klik pengguna, rekod pembelian dan rekod penilaian, dsb., manakala data produk boleh termasuk atribut produk, label dan maklumat lain yang berkaitan.

2. Data import ke dalam Elasticsearch

Import data yang disediakan ke dalam Elasticsearch untuk operasi pengindeksan dan pengambilan semula yang seterusnya. Anda boleh menggunakan API RESTful yang disediakan oleh Elasticsearch atau perpustakaan klien Elasticsearch PHP untuk mengimport data.

Kod sampel:

// 导入用户数据
$users = [
    [
        'id' => 1,
        'name' => 'user1',
        'age' => 20,
    ],
    [
        'id' => 2,
        'name' => 'user2',
        'age' => 25,
    ],
];

foreach ($users as $user) {
    $params = [
        'index' => 'users',
        'id' => $user['id'],
        'body' => $user,
    ];
    
    $response = $client->index($params);
}

// 导入商品数据
$products = [
    [
        'id' => 1,
        'name' => 'product1',
        'price' => 100,
    ],
    [
        'id' => 2,
        'name' => 'product2',
        'price' => 200,
    ],
];

foreach ($products as $product) {
    $params = [
        'index' => 'products',
        'id' => $product['id'],
        'body' => $product,
    ];
    
    $response = $client->index($params);
}

3. Bina indeks pengguna dan produk

Bina indeks pengguna dan produk berdasarkan data tingkah laku pengguna dan data produk untuk pengiraan pengesyoran seterusnya. Anda boleh menggunakan API RESTful yang disediakan oleh Elasticsearch atau perpustakaan klien Elasticsearch PHP untuk operasi pengindeksan.

Kod sampel:

// 构建用户索引
$params = [
    'index' => 'users',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'name' => [
                    'type' => 'text',
                ],
                'age' => [
                    'type' => 'integer',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

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

// 构建商品索引
$params = [
    'index' => 'products',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'name' => [
                    'type' => 'text',
                ],
                'price' => [
                    'type' => 'integer',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

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

4. Kira perkaitan antara pengguna dan produk

Kira perkaitan antara pengguna dan produk berdasarkan data tingkah laku pengguna dan data produk. Algoritma penapisan kolaboratif atau algoritma pengesyoran lain boleh digunakan di sini.

Contoh kod:

// 计算用户和商品之间的关联关系
$actions = [
    [
        'index' => [
            '_index' => 'interactions',
            '_id' => 1,
        ],
    ],
    [
        'user_id' => 1,
        'product_id' => 1,
        'timestamp' => '2021-01-01 00:00:00',
    ],
    [
        'index' => [
            '_index' => 'interactions',
            '_id' => 2,
        ],
    ],
    [
        'user_id' => 1,
        'product_id' => 2,
        'timestamp' => '2021-02-01 00:00:00',
    ],
    // ...
];

$params = [
    'refresh' => true,
    'body' => $actions,
];

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

5. Syorkan kepada pengguna

Syorkan produk berkaitan kepada pengguna berdasarkan hubungan antara pengguna dan produk. Anda boleh menggunakan fungsi pertanyaan yang disediakan oleh Elasticsearch untuk mengesyorkan produk berdasarkan pilihan pengguna.

Kod contoh:

// 对用户进行推荐
$params = [
    'index' => 'interactions',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'user_id' => 1,
            ],
        ],
        'size' => 10,
    ],
];

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

IV Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara membina sistem pengesyoran yang cekap dan tepat berdasarkan Elasticsearch, dan menyediakan contoh kod PHP khusus. Dengan menggunakan Elasticsearch, kami boleh mengimport data dengan mudah, membina indeks dan melakukan pengiraan pengesyoran, yang meningkatkan kecekapan dan ketepatan sistem pengesyoran. Saya harap artikel ini dapat membantu anda semasa mereka bentuk dan melaksanakan sistem pengesyoran.

Atas ialah kandungan terperinci Reka bentuk dan pelaksanaan sistem pengesyoran berdasarkan Elasticsearch dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!