Cara menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pengesyoran masa nyata berdasarkan gelagat pengguna

Tajuk: Menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pengesyoran masa nyata berdasarkan tingkah laku pengguna

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat Internet, jumlah data yang dijana oleh pengguna terus meningkat menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran diperibadikan telah menjadi persoalan penting. Sistem pengesyoran masa nyata membuat pengesyoran berdasarkan data tingkah laku semasa pengguna dan menyediakan pengguna dengan pengesyoran diperibadikan masa nyata. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja PHP Workerman untuk melaksanakan sistem pengesyoran masa nyata, termasuk seni bina sistem, reka bentuk pangkalan data, algoritma pengesyoran dan contoh kod.

Bahagian Pertama: Reka Bentuk Seni Bina Sistem
1.1 Modul Koleksi Gelagat Pengguna:
Maklumat tingkah laku pengguna, seperti menyemak imbas produk, membeli produk, dsb., dikumpulkan melalui JavaScript atau kaedah lain, dan permintaan dihantar ke bahagian belakang.

1.2 Modul storan data:
Data tingkah laku pengguna disimpan dalam pangkalan data, termasuk maklumat pengguna, maklumat produk dan maklumat interaksi antara pengguna dan produk.

1.3 Modul pengesyoran masa nyata:
Melalui analisis masa nyata dan pengiraan data tingkah laku pengguna, hasil pengesyoran masa nyata pengguna dijana dan hasilnya dikembalikan ke bahagian hadapan untuk paparan.

Bahagian 2: Reka Bentuk Pangkalan Data
2.1 Jadual Maklumat Pengguna:
Mengandungi maklumat asas pengguna, seperti ID pengguna, nama, jantina, dsb.

2.2 Jadual maklumat produk:
Mengandungi maklumat asas produk, seperti ID produk, nama, harga, dsb.

2.3 Jadual tingkah laku pengguna:
Merakam maklumat interaksi antara pengguna dan produk, termasuk ID pengguna, ID produk, jenis tingkah laku (menyemak imbas, membeli, dll.), masa tingkah laku, dsb.

Bahagian 3: Algoritma pengesyoran
3.1 Algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif:
Ia boleh mengesyorkan produk yang pengguna lain suka dengan gelagat yang serupa kepada pengguna dengan mengira persamaan antara pengguna.

3.2 Algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kandungan:
Dengan menganalisis ciri produk yang disukai pengguna, mengesyorkan produk lain yang serupa dengan ciri ini.

3.3 Algoritma pengesyoran hibrid:
Gunakan berbilang algoritma pengesyoran secara menyeluruh dan manfaatkan kelebihan algoritma yang berbeza untuk meningkatkan ketepatan pengesyoran.

Bahagian 4: Contoh Kod
Berikut ialah contoh kod untuk melaksanakan sistem pengesyoran masa nyata menggunakan Workerman:

memerlukan_sekali DIR '/vendor/autoload.php';

;

/ / Buat Worker untuk mendengar port 9000

$worker = new Worker('websocket://0.0.0.0:9000');

// Tetapkan bilangan proses kepada 4

$worker-> kiraan = 4;

// Logik pemprosesan cadangan masa nyata

$pekerja->onMessage = fungsi($sambungan, $data) {

// 从推荐模块获取实时推荐结果
$result = getRealTimeRecommend($data);

// 将推荐结果返回给前端
$connection->send(json_encode($result));

};

// Mulakan Pekerja

Pekerja::runAll();

// Berfungsi untuk mendapatkan hasil pengesyoran masa nyata

fungsi getRealTimeRecommend($data) {

// 解析前端发送的数据
$user = json_decode($data, true);

// 根据用户行为数据进行实时推荐计算

// 返回推荐结果
return $recommendResult;

}

?>

Kesimpulan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Workerman untuk melaksanakan sistem pengesyoran masa nyata berdasarkan tingkah laku pengguna, termasuk seni bina sistem, reka bentuk pangkalan data, algoritma pengesyoran dan contoh kod. Melalui sistem pengesyoran masa nyata ini, pengguna boleh diberikan perkhidmatan pengesyoran masa nyata yang diperibadikan, menambah baik pengalaman pengguna dan jualan produk. Pada masa yang sama, pembaca boleh menambah baik dan menyesuaikan sistem pengesyoran masa nyata mereka sendiri berdasarkan kod sampel ini.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Workerman untuk melaksanakan sistem pengesyoran masa nyata berdasarkan gelagat pengguna. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!