RiSearch PHP bergabung dengan algoritma penapisan kolaboratif untuk merealisasikan carian diperibadikan

RiSearch PHP digabungkan dengan algoritma penapisan kolaboratif untuk mencapai carian diperibadikan

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat Internet, permintaan orang ramai untuk enjin carian juga semakin meningkat. Enjin carian tradisional selalunya hanya boleh mencari berdasarkan kata kunci yang disediakan oleh pengguna dan tidak boleh benar-benar memperibadikan hasil yang disyorkan berdasarkan minat dan pilihan pengguna. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh menggabungkan RiSearch PHP dengan algoritma penapisan kolaboratif untuk mencapai carian diperibadikan. Artikel ini akan memperkenalkan prinsip RiSearch PHP dan algoritma penapisan kolaboratif secara terperinci, dan memberikan contoh kod khusus.

1. Gambaran keseluruhan RiSearch PHP
RiSearch PHP ialah sambungan PHP berdasarkan enjin carian Lucene, yang mempunyai ciri prestasi tinggi dan kebolehpercayaan yang tinggi. Ia menyediakan carian teks penuh yang berkuasa dan keupayaan pengindeksan untuk memproses sejumlah besar data teks dengan cepat. Dalam carian diperibadikan, RiSearch PHP boleh berfungsi sebagai enjin carian asas, bertanggungjawab untuk mendapatkan semula dokumen yang berkaitan daripada pangkalan data mengikut syarat pertanyaan pengguna.

2. Prinsip algoritma penapisan kolaboratif
Algoritma penapisan kolaboratif ialah algoritma pengesyoran berdasarkan tingkah laku pengguna. Ia menganalisis data sejarah tingkah laku pengguna, seperti penilaian, klik, pembelian dan maklumat lain, untuk mencari pengguna atau item lain yang mempunyai minat yang sama, dan kemudian mengesyorkannya kepada pengguna. Algoritma penapisan kolaboratif boleh dibahagikan kepada dua mod: penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan item.

Prinsip algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna adalah seperti berikut:

1. Bina matriks penilaian item pengguna: nyatakan rating antara pengguna dan item sebagai matriks, dengan baris mewakili pengguna, lajur mewakili item dan setiap elemen dalam matriks Menunjukkan penilaian pengguna bagi item tersebut.
2. Kira persamaan antara pengguna: Dengan mengira persamaan antara pengguna, anda boleh mencari pengguna lain yang mempunyai minat yang sama dengan pengguna semasa.
3. Cari penilaian pengguna serupa: Ramalkan minat pengguna semasa terhadap item tidak dinilai berdasarkan penilaian pengguna serupa.
4. Syorkan item kepada pengguna: Syorkan item kepada pengguna berdasarkan minat pengguna yang diramalkan.

3. Pelaksanaan carian diperibadikan
Pelaksanaan carian diperibadikan terutamanya dibahagikan kepada langkah-langkah berikut:

1. Penyediaan data: Simpan data sejarah tingkah laku pengguna ke dalam pangkalan data. Termasuk maklumat seperti ID pengguna, ID item dan penilaian.
2. Bina matriks penilaian item pengguna: Baca data sejarah tingkah laku pengguna daripada pangkalan data dan bina matriks penilaian item pengguna.
3. Kira persamaan antara pengguna: Gunakan algoritma penapisan kolaboratif untuk mengira persamaan antara pengguna. Persamaan antara pengguna boleh dikira menggunakan kaedah seperti pekali korelasi Pearson dan persamaan kosinus.
4. Cari penilaian pengguna yang serupa: Berdasarkan persamaan pengguna yang dikira, cari pengguna lain yang mempunyai minat yang serupa dengan pengguna semasa dan dapatkan penilaian mereka.
5. Ramalkan minat pengguna terhadap item yang tidak dinilai: Berdasarkan penilaian pengguna yang serupa, gunakan purata wajaran atau kaedah lain untuk meramalkan minat pengguna semasa terhadap item tidak dinilai.
6. Cari berdasarkan syarat pertanyaan pengguna: Gunakan RiSearch PHP untuk mendapatkan semula dokumen yang berkaitan daripada pangkalan data berdasarkan syarat pertanyaan yang disediakan oleh pengguna.
7. Isih hasil carian mengikut tahap minat pengguna: Isih hasil carian mengikut tahap minat pengguna yang diramalkan, dan susun dokumen yang mempunyai persamaan yang lebih tinggi dengan minat pengguna dahulu.

Contoh kod khusus adalah seperti berikut:

// Langkah 1: Penyediaan data
// Simpan data sejarah tingkah laku pengguna ke dalam pangkalan data

// Langkah 2: Bina item pengguna matriks penilaian
// Bina matriks penilaian item pengguna berdasarkan data dalam pangkalan data

// Langkah 3: Kira persamaan antara pengguna
// Gunakan algoritma penapisan kolaboratif untuk mengira persamaan antara pengguna

// Langkah 4: Cari Penilaian pengguna yang serupa
// Berdasarkan persamaan pengguna yang dikira, cari pengguna lain yang mempunyai minat yang serupa dengan pengguna semasa dan dapatkan penilaian mereka

// Langkah 5: Ramalkan minat pengguna terhadap item yang tidak dinilai
/ / Berdasarkan penilaian pengguna yang serupa, gunakan purata wajaran atau kaedah lain untuk meramalkan minat pengguna semasa terhadap item yang tidak dinilai

// Langkah 6: Cari berdasarkan syarat pertanyaan pengguna
// Gunakan RiSearch PHP untuk mendapatkan semula item yang berkaitan daripada pangkalan data Dokumen

// Langkah 7: Isih hasil carian mengikut tahap minat pengguna
// Isih hasil carian mengikut tahap minat pengguna yang diramalkan

?>

Kesimpulan:
Carian peribadi memenuhi keperluan pengguna Pada masa yang sama , ia boleh memberikan hasil carian yang lebih tepat dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan menggabungkan RiSearch PHP dengan algoritma penapisan kolaboratif, anda boleh memperibadikan carian dan menilai hasil carian berdasarkan tahap minat pengguna. Carian peribadi boleh digunakan bukan sahaja dalam e-dagang, rangkaian sosial dan bidang lain, tetapi juga dalam senario seperti sistem pengurusan pengetahuan dalaman dalam perusahaan. Adalah dipercayai bahawa dengan kemajuan teknologi yang berterusan, carian diperibadikan akan digunakan dengan lebih meluas pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci RiSearch PHP bergabung dengan algoritma penapisan kolaboratif untuk merealisasikan carian diperibadikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!