So implementieren Sie mit Workerman ein Echtzeit-Empfehlungssystem basierend auf dem Benutzerverhalten

Titel: Mit Workerman ein Echtzeit-Empfehlungssystem basierend auf dem Benutzerverhalten implementieren

Einleitung:
Mit der rasanten Entwicklung des Internets nimmt die Menge der von Benutzern generierten Daten weiter zu Die Bereitstellung personalisierter Empfehlungsdienste für Benutzer ist zu einer wichtigen Frage geworden. Das Echtzeit-Empfehlungssystem gibt Empfehlungen basierend auf den aktuellen Verhaltensdaten des Benutzers ab und versorgt Benutzer mit personalisierten Empfehlungen in Echtzeit. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem PHP-Framework Workerman ein Echtzeit-Empfehlungssystem implementieren, einschließlich Systemarchitektur, Datenbankdesign, Empfehlungsalgorithmus und Codebeispielen.

Teil Eins: Systemarchitekturdesign
1.1 Modul zur Erfassung des Benutzerverhaltens:
Informationen zum Benutzerverhalten, z. B. Durchsuchen von Produkten, Kaufen von Produkten usw., werden über JavaScript oder andere Methoden erfasst und Anfragen werden an das Backend gesendet.

1.2 Datenspeichermodul:
Benutzerverhaltensdaten werden in der Datenbank gespeichert, einschließlich Benutzerinformationen, Produktinformationen und Interaktionsinformationen zwischen Benutzern und Produkten.

1.3 Echtzeit-Empfehlungsmodul:
Durch Echtzeitanalyse und Berechnung von Benutzerverhaltensdaten werden die Echtzeit-Empfehlungsergebnisse des Benutzers generiert und die Ergebnisse zur Anzeige an das Frontend zurückgegeben.

Teil 2: Datenbankdesign
2.1 Benutzerinformationstabelle:
Enthält die grundlegenden Informationen des Benutzers, wie Benutzer-ID, Name, Geschlecht usw.

2.2 Produktinformationstabelle:
Enthält grundlegende Informationen zum Produkt, wie Produkt-ID, Name, Preis usw.

2.3 Benutzerverhaltenstabelle:
Zeichnet die Interaktionsinformationen zwischen Benutzern und Produkten auf, einschließlich Benutzer-ID, Produkt-ID, Verhaltenstyp (Surfen, Kaufen usw.), Verhaltenszeit usw.

Teil 3: Empfehlungsalgorithmus
3.1 Empfehlungsalgorithmus basierend auf kollaborativer Filterung:
Er kann Produkte empfehlen, die anderen Benutzern gefallen und deren Verhalten dem Benutzer ähnlich ist, indem die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnet wird.

3.2 Empfehlungsalgorithmus basierend auf Inhaltsfilterung:
Durch die Analyse der Eigenschaften von Produkten, die Benutzern gefallen, empfehlen Sie andere Produkte, die diesen Eigenschaften ähnlich sind.

3.3 Hybrider Empfehlungsalgorithmus:
Verwenden Sie mehrere Empfehlungsalgorithmen umfassend und nutzen Sie die Vorteile verschiedener Algorithmen, um die Empfehlungsgenauigkeit zu verbessern.

Teil 4: Codebeispiele
Das Folgende ist ein Codebeispiel zur Implementierung eines Echtzeit-Empfehlungssystems mit Workerman:

require_once DIR . '/vendor/autoload.php';

use WorkermanWorker ;

/ / Erstellen Sie einen Worker, um Port 9000 abzuhören
$worker = new Worker('websocket://0.0.0.0:9000');

// Stellen Sie die Anzahl der Prozesse auf 4 ein
$worker-> count = 4;

// Echtzeit-Empfehlungsverarbeitungslogik
$worker->onMessage = function($connection, $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));

};

// Start Worker
Worker::runAll();

// Funktion zum Erhalten von Echtzeit-Empfehlungsergebnissen
Funktion 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;

}
?>

Fazit:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem Workerman-Framework ein Echtzeit-Empfehlungssystem implementieren basierend auf dem Benutzerverhalten, einschließlich Systemarchitektur, Datenbankdesign, Empfehlungsalgorithmus und Codebeispielen. Durch dieses Echtzeit-Empfehlungssystem können Benutzern personalisierte Echtzeit-Empfehlungsdienste bereitgestellt werden, wodurch die Benutzererfahrung und der Produktverkauf verbessert werden. Gleichzeitig können Leser anhand dieser Beispielcodes ihr eigenes Echtzeit-Empfehlungssystem weiter verbessern und anpassen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie mit Workerman ein Echtzeit-Empfehlungssystem basierend auf dem Benutzerverhalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!