So bauen Sie mit Elasticsearch und PHP ein intelligentes Werbeempfehlungssystem auf

So erstellen Sie ein intelligentes Werbeempfehlungssystem mit Elasticsearch und PHP

Intelligentes Werbeempfehlungssystem spielt in der heutigen Internetwerbebranche eine wichtige Rolle. Es bietet Benutzern personalisierte Werbeempfehlungen, indem es das Verhalten, die Interessen und Vorlieben der Benutzer analysiert, um die Werbewirksamkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man mit Elasticsearch und PHP ein intelligentes Werbeempfehlungssystem aufbaut.

Elasticsearch ist eine verteilte Open-Source-Such- und Analysemaschine. Sie ist schnell, skalierbar und hochverfügbar und eignet sich sehr gut zum Aufbau intelligenter Werbeempfehlungssysteme. Und PHP ist eine beliebte serverseitige Skriptsprache, die für die Entwicklung von Webanwendungen verwendet wird. Im Folgenden werden wir Elasticsearch und PHP verwenden, um unser intelligentes Werbeempfehlungssystem aufzubauen.

Zuerst müssen wir einige Daten vorbereiten. Angenommen, wir haben ein Werbesystem, das drei Schlüsseleinheiten enthält: Werbetreibende, Werbeplätze und Benutzer. Wir können Elasticsearch zur Datenspeicherung und -indizierung verwenden, um schnelle Abfragen und Analysen zu unterstützen.

Als nächstes müssen wir einige Schlüsselindizes und Zuordnungen definieren. In Elasticsearch kann ein Index als Datenbank betrachtet werden, und die Zuordnung definiert den Datentyp und die Struktur im Index. Wir können Indizes und Zuordnungen über die PHP-Client-Bibliothek von Elasticsearch erstellen und aktualisieren.

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

$client = ClientBuilder::create()->build();

$params = [
    'index' => 'advertisements',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'title' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'content' => [
                    'type' => 'text'
                ],
                'tag' => [
                    'type' => 'keyword'
                ],
                'user_id' => [
                    'type' => 'integer'
                ]
            ]
        ]
    ]
];

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

Das obige Codebeispiel erstellt einen Index mit dem Namen „advertisements“ und definiert die Zuordnung der vier Felder „title“, „content“, „tag“ und „user_id“.

Als nächstes können wir Elasticsearch verwenden, um den Werbeempfehlungsalgorithmus zu implementieren. Zu den häufig verwendeten Werbeempfehlungsalgorithmen gehören inhaltsbasierte Empfehlungen, kollaborative Filterempfehlungen und benutzerverhaltensbasierte Empfehlungen. Als Beispiel nehmen wir hier inhaltsbasierte Empfehlungen. Mithilfe der Volltextsuchfunktion von Elasticsearch können wir die Interessen des Nutzers und den Inhalt der Anzeige abgleichen, um die relevantesten Anzeigen zu finden.

$params = [
    'index' => 'advertisements',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'tag' => 'sports'
            ]
        ]
    ]
];

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

Das obige Codebeispiel verwendet die Volltextsuchfunktion, um Anzeigen zu finden, deren Feld „Tag“ mit „Sport“ im Index „Anzeigen“ übereinstimmt. Wir können die Abfragebedingungen basierend auf den Interessen-Tags des Benutzers dynamisch anpassen, um personalisierte Werbeempfehlungen zu erhalten.

Abschließend müssen wir dem Benutzer die empfohlenen Ergebnisse anzeigen. In PHP können wir Web-Frameworks für die Entwicklung verwenden, entsprechende Controller- und View-Codes schreiben und Benutzern empfohlene Ergebnisse präsentieren.

// 控制器代码

public function recommend()
{
    $user_id = $_SESSION['user_id'];

    // 查询用户的兴趣标签
    $interests = $this->userModel->getInterests($user_id);

    // 使用Elasticsearch进行广告推荐
    $params = [
        'index' => 'advertisements',
        'body' => [
            'query' => [
                'terms' => [
                    'tag' => $interests
                ]
            ]
        ]
    ];

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

    $advertisements = $response['hits']['hits'];

    // 渲染视图，将推荐结果呈现给用户
    $this->view('recommend', ['advertisements' => $advertisements]);
}

// 视图代码

foreach ($advertisements as $advertisement) {
    echo "<div class='advertisement'>";
    echo "<h2>{$advertisement['_source']['title']}</h2>";
    echo "<p>{$advertisement['_source']['content']}</p>";
    echo "</div>";
}

Das obige Codebeispiel zeigt, wie dem Benutzer die empfohlenen Ergebnisse präsentiert werden. Wir fragen zunächst die Interessen-Tags des Benutzers ab und verwenden dann Elasticsearch für die Anzeigenempfehlung. Verwenden Sie abschließend HTML und CSS, um den Benutzern die empfohlenen Ergebnisse anzuzeigen.

Das eigentliche intelligente Werbeempfehlungssystem muss auch mit mehr Details und komplexeren Szenarien umgehen können. Dieser Artikel bietet jedoch ein grundlegendes Framework und Beispielcode, mit dem Sie mit Elasticsearch und PHP ein einfaches intelligentes Werbeempfehlungssystem erstellen können. Hoffe das hilft!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo bauen Sie mit Elasticsearch und PHP ein intelligentes Werbeempfehlungssystem auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!