隨著網路科技的不斷發展，越來越多的網站和應用程式開始注重使用者體驗和個人化推薦。推薦系統是其中極為重要的一環，它能夠根據使用者的歷史行為和偏好，為使用者推薦最符合其興趣的內容。本文將介紹如何以Workerman框架實現基於協同過濾的電影推薦系統。
一、協同過濾演算法
協同過濾是推薦系統中最常用的演算法之一，它基於用戶歷史行為和偏好，預測用戶對未知物品的評分或是否會喜歡這個物品。協同過濾演算法的基本概念是，發現使用者之間的相似性和物品之間的相似性。其中，使用者之間的相似性可以透過計算使用者歷史評分的相似度來實現，物品之間的相似性則可以透過計算不同使用者對不同物品的評分來實現。
二、Workerman框架簡介
Workerman是純PHP開發的高效能網路通訊框架，它採用非同步非阻塞IO模型，具有高並發、高效能、低耗能等特點，可以處理大量的高並發長連接，可用於實現分散式、即時通訊、網路遊戲、物聯網等場景。
三、使用Workerman實現基於協同過濾的電影推薦系統
首先，我們需要準備好電影評分數據集，數據集包含使用者ID、電影ID和使用者對電影的評分。資料集可以從MovieLens網站下載，例如下載ml-100k.zip包，解壓縮後可以得到u.data文件，該文件包含了100000個評分記錄。資料集格式如下：
UserID | MovieID | Rating | Timestamp --------------------------------------- 196 | 242 | 3 | 881250949 186 | 302 | 3 | 891717742 196 | 377 | 1 | 878887116 ...
根據電影評分資料集，我們可以建立用戶評分模型，該模型可以根據用戶ID查詢該用戶所有電影的評分。以下是一個簡單的使用者評分模型範例：
class UserModel
{
public static function getRatings($userId)
{
$ratings = array();
$file = fopen('u.data', 'r');
while (($line = fgets($file)) !== false) {
$data = explode(" ", trim($line));
if ($userId == $data[0]) {
$ratings[$data[1]] = $data[2]; // 记录该用户对该电影的评分
}
}
fclose($file);
return $ratings;
}
}
根據建立的使用者評分模型，我們可以建立協同篩選模型，該模型可以根據用戶歷史評分，預測該用戶對未知電影的評分。以下是一個簡單的協同過濾模型範例：
class CFModel
{
public static function predictRating($userId, $movieId)
{
$simUsers = array(); // 相似用户ID列表
$simValues = array(); // 相似值列表
$ratings1 = UserModel::getRatings($userId);
if (empty($ratings1)) {
return 0;
}
$file = fopen('u.data', 'r');
while (($line = fgets($file)) !== false) {
$data = explode(" ", trim($line));
if ($userId != $data[0] && $movieId == $data[1]) { // 如果不是当前用户且电影相同
$ratings2 = UserModel::getRatings($data[0]);
if (!empty($ratings2)) { // 如果相似用户有评分记录
$sim = self::similarity($ratings1, $ratings2); // 计算相似度
if ($sim > 0) { // 如果相似度大于0
$simUsers[] = $data[0];
$simValues[] = $sim;
}
}
}
}
fclose($file);
if (empty($simUsers)) {
return 0;
}
arsort($simValues); // 按相似度从高到低排序
$simUsers = array_slice($simUsers, 0, 10); // 取相似度最高的10个用户
$simValues = array_slice($simValues, 0, 10); // 取相似度最高的10个用户的相似度值
$sum = 0;
$weight = 0;
foreach ($simUsers as $k => $simUser) {
$rating = UserModel::getRatings($simUser)[$movieId]; // 获取相似用户对该电影的评分
$sum += $simValues[$k] * $rating; // 计算评分总和
$weight += $simValues[$k]; // 计算权重总和
}
return round($sum / $weight); // 计算平均评分
}
public static function similarity($ratings1, $ratings2)
{
$commonKeys = array_keys(array_intersect_key($ratings1, $ratings2));
if (empty($commonKeys)) {
return 0;
}
$diff1 = $diff2 = 0;
foreach ($commonKeys as $key) {
$diff1 += ($ratings1[$key] - $ratings2[$key]) ** 2;
$diff2 += ($ratings1[$key] - $ratings2[$key]) ** 2;
}
return $diff1 / sqrt($diff2);
}
}
基於上述協同過濾模型，我們可以建立一個推薦系統服務，該服務可以接收使用者ID和電影ID作為參數，傳回該使用者對該電影的預測評分。以下是一個簡單的推薦系統服務範例：
use WorkermanProtocolsHttpRequest;
use WorkermanProtocolsHttpResponse;
use WorkermanWorker;
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
$http_worker = new Worker("http://0.0.0.0:8888");
$http_worker->onMessage = function(Request $request, Response $response) {
$userId = $request->get('userId');
$movieId = $request->get('movieId');
$rating = CFModel::predictRating($userId, $movieId);
$response->header('Content-Type', 'application/json');
$response->end(json_encode(array('rating' => $rating)));
};
Worker::runAll();
最後，我們可以透過發送HTTP請求來測試推薦系統服務，例如：
http://localhost:8888?userId=1&movieId=1
該請求將傳回一個JSON格式的回應，包含該用戶對該電影的預測評分。
四、總結
本文介紹如何使用Workerman框架實現基於協同過濾的電影推薦系統，該系統可以根據用戶歷史行為和偏好，預測該用戶對未知電影的評分。程式碼範例只是一種簡單的實作方式，實際應用中還需要考慮許多因素，如資料規模、演算法最佳化、模型訓練等。希望本文能對讀者理解和實現推薦系統有所幫助。
以上是如何使用Workerman實現基於協同過濾的電影推薦系統的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
