如何使用Workerman實現基於位置的即時推薦系統-Workerman-PHP中文網

如何使用Workerman實現基於位置的即時推薦系統

王林

發布： 2023-11-07 09:44:25

原創

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如何使用Workerman實現基於位置的即時推薦系統

隨著行動互聯網的發展和人們對於個人化推薦的需求增加，基於位置的即時推薦系統變得越來越重要。 Workerman作為PHP的高效能架構，可輕鬆實現即時推薦系統的建置。本文將主要介紹如何使用Workerman實現基於位置的即時推薦系統，並提供具體的程式碼範例。

確定係統架構

在實現基於位置的即時推薦系統時，我們需要考慮以下問題：

（1）如何取得使用者的位置資訊？

（2）如何將位置資訊儲存到資料庫中？

（3）如何計算兩個使用者之間的距離？

（4）如何即時更新推薦結果？

針對以上問題，我們可以採用以下的系統架構：

（1）使用HTML5的geolocation API來取得使用者的位置資訊。

（2）將位置資訊儲存到MySQL資料庫。

（3）透過使用haversine公式計算兩個使用者之間的距離。

（4）在伺服器端即時計算建議結果並傳回給客戶端。

客戶端實作

首先，我們需要在HTML5中使用geolocation API取得使用者的位置資訊：

if (navigator.geolocation) {
    navigator.geolocation.getCurrentPosition(showPosition);
} else {
    alert("Geolocation API is not supported in your browser.");
}
 
function showPosition(position) {
    var lat = position.coords.latitude;
    var lng = position.coords.longitude;
 
    // 将经纬度发送到服务器端进行处理
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    xhr.open("POST", "http://localhost:2345/savePosition.php", true);
    xhr.setRequestHeader("Content-type", "application/x-www-form-urlencoded");
    xhr.send("lat=" + lat + "&lng=" + lng);
}

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這裡我們將經緯度透過POST請求傳送到伺服器端的savePosition.php檔案中進行處理。

在伺服器端，我們可以使用Workerman的MySQL類別將位置資訊儲存到MySQL資料庫：

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
use WorkermanMySQLConnection;
 
$db = new Connection('localhost', '3306', 'root', 'password', 'dbname');
 
$lat = $_POST['lat'];
$lng = $_POST['lng'];
 
$db->insert('user_position', array('lat' => $lat, 'lng' => $lng));

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這裡我們將使用者的位置資訊儲存到了名為user_position的表中。

服務端實作

為了計算兩個使用者之間的距離，我們可以使用haversine公式。

haversine公式的實作如下：

DELTA_LATITUDE = LATITUDE_B - LATITUDE_A
DELTA_LONGITUDE = LONGITUDE_B - LONGITUDE_A
a = sin(DELTA_LATITUDE/2)^2 + cos(LATITUDE_A) * cos(LATITUDE_B) * sin(DELTA_LONGITUDE/2)^2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
DISTANCE = EARTH_RADIUS * c

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在PHP中，實作haversine公式的程式碼如下：

function haversineDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)
{
    $earth_radius = 6371;
 
    $delta_latitude = deg2rad($lat2 - $lat1);
    $delta_longitude = deg2rad($lng2 - $lng1);
 
    $a = sin($delta_latitude / 2) * sin($delta_latitude / 2) + cos(deg2rad($lat1)) * cos(deg2rad($lat2)) * sin($delta_longitude / 2) * sin($delta_longitude / 2);
    $c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a));
    $distance = $earth_radius * $c;
 
    return $distance;
}

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透過以上的程式碼，我們可以計算兩個使用者之間的距離，根據距離和用戶的興趣愛好訊息，我們可以即時計算推薦結果並返回給客戶端。程式碼實作如下：

function getRecommendations($user_id, $lat, $lng)
{
    $earth_radius = 6371;
    $max_distance = 20;
 
    $query = "SELECT id, lat, lng, interests FROM user_position WHERE id != '$user_id'";
    $result = $db->query($query);
 
    $recommendations = array();
 
    while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        $distance = haversineDistance($lat, $lng, $row['lat'], $row['lng']);
 
        if ($distance <= $max_distance) {
            $interests = explode(",", $row['interests']);
            $common_interests = array_intersect($user_interests, $interests);
 
            if (count($common_interests) > 0) {
                $recommendations[] = $row['id'];
            }
        }
    }
 
    return $recommendations;
}

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