Comment utiliser PHP pour implémenter le système de recommandation de contenu AI Mécanisme de distribution de contenu intelligent PHP

1. PHP assume principalement le rôle de la collecte de données, de la communication API, du traitement des règles d'entreprise, de l'optimisation du cache et de l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu AI, plutôt que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit collaborer avec les files d'attente de messages, les bases de données et le front-end pour créer un système de distribution intelligent stable.

À mon avis, la construction d'un système de recommandation de contenu d'IA avec PHP n'est pas d'entreprendre directement les tâches de formation du modèle d'apprentissage automatique complexes, mais de la positionner comme un «conducteur» et un «serveur» efficaces et flexibles. Il est chargé de collecter des données de comportement des utilisateurs, de communiquer avec les services de modèle d'IA backend, de traiter les résultats des recommandations et, finalement, de présenter ces contenus personnalisés aux utilisateurs. En substance, nous utilisons PHP pour construire la couche d'interaction squelette et frontal de l'ensemble du système de recommandation, ce qui en fait un assistant de main droite pour la distribution de contenu intelligente.

Solution

Pour implémenter un système de recommandation de contenu AI basé sur PHP, l'idée principale est de découpler PHP en tant que service frontal et couche de logique métier et de découple à partir de services AI / ML spéciaux. L'ensemble du processus est à peu près comme ceci:

Premièrement, les données sont le sang du système de recommandation. Nous devons collecter et prétraiter les données utilisateur (telles que l'historique de navigation, les clics, les collections, les enregistrements d'achat, le temps de séjour) et les données de contenu (balises d'article, catégories, mots clés, auteurs, temps de publication, etc.). Ces données sont généralement stockées dans une base de données, et PHP est responsable de la régularisation, ce qui peut se passer par le biais de tâches chronométrées ou de déclenchement d'événements pour pousser les données nettoyées vers le service Backend IA.

Vient ensuite la sélection et la mise en œuvre de l'algorithme recommandé. Pour les scénarios légers ou spécifiques, PHP peut en effet implémenter directement certains algorithmes de recommandation de base, tels que le filtrage collaboratif simple (basé sur l'utilisateur ou basé sur des éléments) ou les recommandations basées sur le contenu. Mais il est plus courant d'utiliser PHP pour appeler les services AI intégrés dans des langages tels que Python et Java via des API, qui peuvent fonctionner sur des frameworks tels que TensorFlow, Pytorch ou Scikit-Learn. PHP reçoit la demande d'un utilisateur, transmet des informations telles que l'ID utilisateur ou l'ID de contenu de navigation actuel au service AI, puis attend le résultat de la recommandation.

La formation et les mises à jour du modèle sont généralement effectuées par les services d'IA backend, et le rôle de PHP est de déclencher des mises à jour (par exemple, lorsqu'une grande quantité de nouvelles données est générée) ou de surveiller l'état de la mise à jour. Lorsqu'un service d'IA renvoie un résultat de recommandation, PHP le traitera, comme le filtrage du contenu que les utilisateurs ont vu ou ne respectent pas les règles métier, puis mettent en cache la liste des recommandations finales (redis ou memcached est un choix courant) pour faire face à des demandes simultanées élevées et réduire la pression sur les services AI.

Enfin, l'évaluation de la présentation et de l'efficacité des résultats des recommandations relève également de la responsabilité de PHP. Il rend le contenu recommandé sur la page et suit en continu les commentaires des utilisateurs (taux de clic, taux de conversion, etc.). Ces données de rétroaction se réuniront au processus de collecte de données, formant une boucle fermée pour l'optimisation itérative du modèle.

Le positionnement du rôle de PHP et la sélection de la pile technologique dans le système de recommandation d'IA

Pour être honnête, lorsque j'ai considéré la combinaison de la "recommandation PHP et IA", ce qui m'est immédiatement venu à l'esprit n'était pas PHP pour effectuer des opérations de matrice complexes ou une formation en profondeur, mais comment elle pouvait "utiliser" ces choses efficacement. PHP, à mon avis personnel, joue un rôle dans le système de recommandation de l'IA plus comme un "intermédiaire" et un "présentateur" astucieux.

Ses principales responsabilités sont:

1. Entrée et sortie des données: responsable de la collecte de diverses données comportementales des utilisateurs sur le frontal, et structurez-les et les stockez ou les envoie aux services d'IA. Dans le même temps, les résultats recommandés renvoyés par le service d'IA sont reçus et affichés à l'utilisateur de manière conviviale.
2. Couche d'intégration de l'API: les cadres PHP (comme Laravel, Symfony) sont très matures dans la construction d'API RESTful. Cela permet à PHP de communiquer facilement avec divers services de modèle AI externes, qu'il s'agisse d'un service Python auto-construit ou d'une API recommandée par un tiers. C'est comme un traducteur qui traduit la demande frontale en IA, puis traduit la réponse de l'IA à la frontale.
3. Logique métier et moteur de règles: en plus des recommandations d'algorithmes purs, les systèmes de recommandation réels doivent souvent ajouter de nombreuses règles métier, telles que "les nouveaux utilisateurs recommandent d'abord le contenu populaire", "certains contenus ne sont pas autorisés à être recommandés à des groupes d'utilisateurs spécifiques", "résultats recommandés" et ainsi de suite. PHP est très facile à gérer ces logiques commerciales complexes.
4. Cache et optimisation des performances: les résultats recommandés nécessitent généralement le cache pour faire face à un accès simultané élevé. PHP peut intégrer des systèmes de cache tels que Redis et Memcached bien, améliorant considérablement la vitesse de réponse et réduisant la pression sur les services d'IA back-end.

Quant au choix de la pile technologique, en plus de PHP lui-même et de son cadre, nous le correspondons généralement:

• Base de données: MySQL et PostgreSQL sont utilisés pour stocker les données des utilisateurs, les métadonnées de contenu et les journaux de comportement historiques.
• Système de mise en cache: redis ou memcached, utilisé pour mettre en cache les résultats recommandés, les portraits utilisateur, etc.
• File d'attente de messages: Kafka, RabbitMQ, etc., utilisé pour traiter de manière asynchrone la collecte de données, la notification de mise à jour du modèle et d'autres tâches pour améliorer le débit du système.
• Services AI / ML: Ceci est généralement déployé indépendamment et peut être construit dans des langages et des cadres tels que Python (Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn), Java (Spark Mllib). PHP appelle son API via HTTP / RPC.
• Technologie frontale: HTML, CSS, JavaScript (Vue.js, React, etc.) est utilisé pour l'interface utilisateur et l'interaction.

L'avantage de PHP réside dans sa maturité et ses capacités de développement rapide de son écosystème de développement Web. Il peut fournir une base back-end solide et flexible pour les systèmes de recommandation qui nécessitent une itération et un déploiement rapides. Bien sûr, ce n'est en effet pas le moyen le plus préféré de gérer l'informatique à forte intensité de processeur (comme les opérations matricielles à grande échelle), il est donc sage de remettre cette partie du travail aux services d'IA professionnels.

Mise en œuvre de l'algorithme de recommandation de base: filtrage collaboratif et calcul de la similitude du contenu

Eh bien, même si nous disons que le PHP n'est pas la principale force de la formation en IA, nous pouvons toujours explorer et mettre en œuvre certains algorithmes de recommandation de base au niveau PHP, en particulier dans les premiers stades lorsque le volume de données n'est pas particulièrement important, ou en tant que stratégie auxiliaire et de recommandation rapide. Ici, nous parlons principalement du filtrage collaboratif et des recommandations basées sur le contenu.

Filtrage collaboratif

L'idée principale du filtrage collaboratif est que «les oiseaux de plumes se rassemblent, et les gens sont divisés en groupes». Il se présente sous deux formes principales:

1. Filtrage collaboratif de l'utilisateur d'utilisateur (utilisateur CF): Trouvez d'autres utilisateurs similaires aux intérêts de l'utilisateur actuel, puis recommandez ces éléments qui sont aimés par des utilisateurs similaires mais qui n'ont pas vu par l'utilisateur actuel.

   • Idée d'implémentation: calculer la similitude entre les utilisateurs (par exemple, en fonction des éléments qu'ils ont notés ensemble ou navigués), puis prédisent l'intérêt de l'utilisateur pour les éléments qui n'ont pas été consultés en fonction des moyennes pondérées de similitude.

   • Défi d'implémentation PHP: le calcul de la similitude des utilisateurs nécessite une grande quantité de données de comportement des utilisateurs. Si la base d'utilisateurs est grande, le montant de calcul sera très important. Le PHP n'est pas efficace lors de la gestion des opérations de matrice à grande échelle et peut nécessiter une optimisation des requêtes ou pousser certains des calculs à la base de données.

   • Un exemple très simplifié de similitude en cosinus PHP (pour deux cotes d'utilisateurs pour les éléments):

      Fonction CalculateCosinesimilarity (Array $ user1ratings, array $ user2Ratings): float {
         $ dotproduct = 0;
         $ magnitude1 = 0;
         $ magnitude2 = 0;
     
         // Trouvez les éléments qui sont généralement notés $ communItems = array_intersect_key ($ user1ratings, $ user2ratings);
     
         if (vide ($ communitems)) {
             retour 0,0; // Articles sans note partagée, la similitude est 0
         }
     
         foreach ($ CommonItems comme $ item => $ note1) {
             $ note2 = $ user2ratings [$ item];
             $ dotproduct = $ note1 * $ note2;
         }
     
         foreach ($ user1ratings as $ note) {
             $ magnitude1 = $ note * $ note;
         }
         foreach ($ user2ratings comme $ note) {
             $ magnitude2 = $ note * $ note;
         }
     
         $ magnitude1 = sqrt ($ magnitude1);
         $ magnitude2 = sqrt ($ magnitude2);
     
         if ($ magnitude1 == 0 || $ magnitude2 == 0) {
             retour 0,0;
         }
     
         retour $ dotproduct / ($ magnitude1 * $ magnitude2);
     }
     
     // Exemples de données: les évaluations des utilisateurs pour les films $ usera = ['film1' => 5, 'film2' => 3, 'film3' => 4];
     $ userb = ['film1' => 4, 'film2' => 5, 'film4' => 2];
     $ user = ['film5' => 1, 'film6' => 2];
     
     // Calcul de similitude // Calculatecosinesimilarity ($ usera, $ userB); // 0,9899 sera calculé ...
     // ECHO Calculatecosinesimilarity ($ usera, $ user); // ce sera 0 car il n'y a pas d'élément commun

     Il s'agit juste d'un fragment conceptuel, et il est également nécessaire de faire face à des problèmes tels que la rareté et le démarrage à froid dans les applications réelles.

2. Filtrage collaboratif de l'élément (Item-Item CF): Trouvez d'autres éléments similaires aux éléments qui sont déjà préférés par l'utilisateur et recommandez-les à l'utilisateur. Cette approche est plus couramment utilisée dans la pratique car elle est généralement plus stable que la FC de l'utilisateur (la similitude des éléments change généralement lentement que les intérêts des utilisateurs).

   • Idée d'implémentation: calculer la similitude entre les articles (par exemple, le nombre de fois où ils sont appréciés ou achetés par un utilisateur commun), puis recommandent des éléments similaires en fonction du comportement historique de l'utilisateur.
   • Implémentation de PHP: fait également face au défi de l'informatique à grande échelle, mais pour les bibliothèques d'articles de petite et moyenne taille, vous pouvez essayer de créer une matrice de similitude d'élément dans PHP.

Recommandation basée sur le contenu

Cette approche ne s'appuie pas sur le comportement des autres utilisateurs, mais analyse les caractéristiques du contenu que les utilisateurs aiment dans le passé, puis recommande un nouveau contenu avec des caractéristiques similaires.

• Idées de mise en œuvre:
  1. Extraction des fonctionnalités du contenu: extraction de mots clés, étiquetage, classification, etc. pour les articles, les produits, etc. Vous pouvez utiliser les fonctions de traitement de chaîne de PHP ou intégrer des bibliothèques NLP externes (appelée via l'API).
  2. Construction de portraits d'utilisateurs: créez un portrait d'intérêt basé sur le contenu sur lequel les utilisateurs parcourent et cliquent dans le passé (par exemple, les utilisateurs préfèrent des étiquettes telles que "articles techniques" et "science-fiction").
  3. Calcul de similitude: comparez les vecteurs de fonctionnalités des portraits utilisateur avec un nouveau contenu, trouvez le contenu avec la plus grande similitude et recommandez-le. Les méthodes couramment utilisées incluent le TF-IDF, la similitude des cosinus, etc.
• Défi d'implémentation PHP: l'extraction des fonctionnalités du texte et la vectorisation sont des tâches intensives en calcul. Pour les données de texte à grande échelle, le traitement direct PHP peut être inefficace. Il est généralement considéré comme externalisant cette partie du travail aux services de traitement de texte professionnel ou aux moteurs de recherche (tels que Elasticsearch, SOLR). PHP est uniquement responsable de l'appel et de l'intégration.

À mon avis, lors de la mise en œuvre de ces algorithmes de base, PHP est plus adapté à la gestion des scénarios où des "calculs hors ligne et des recherches de table en ligne" sont effectués, ou comme une logique de recommandation auxiliaire très légère. Pour les recommandations qui nécessitent l'informatique en temps réel, à grande échelle et à haute précision, elles doivent toujours s'appuyer sur des services d'IA professionnels.

Optimisation et défis du mécanisme de distribution de contenu intelligent

La construction d'un système de recommandation qui peut fonctionner est une chose, ce qui le rend vraiment «intelligent» et distribue en continu le contenu efficacement est une autre chose. Bien que PHP soit le "steward", il doit également s'inquiéter de nombreuses optimisations et défis.

Optimiser les stratégies pour rendre la distribution plus "intelligente":

1. En temps réel et retard: le comportement des utilisateurs change rapidement et le système de recommandation est préférable de répondre en temps réel. Cela signifie que nous ne pouvons pas toujours attendre la nuit avant d'exécuter la tâche de lot pour mettre à jour les résultats recommandés. PHP peut jouer un rôle ici, comme le déclenchement de petites mises à jour par lots des modèles d'IA de manière asynchrone via des files d'attente de messages, ou l'utilisation de caches pour fournir des recommandations à temps proche. Lorsqu'un utilisateur lit un article, nous espérons lui recommander les pertinents dans la seconde suivante, plutôt que d'attendre longtemps. Cela nécessite que PHP envoie rapidement des données de comportement des utilisateurs aux services d'IA, et reçoit rapidement des résultats de recommandation et les affiche.
2. Problème de démarrage à froid: il s'agit d'un défi durable pour tous les systèmes de recommandation.
   • Nouvel utilisateur: l'utilisateur nouvellement enregistré n'a pas de données comportementales. Comment le recommandez-vous? PHP peut configurer des politiques, telles que la recommandation de contenu populaire et le dernier contenu par défaut, ou de faire des recommandations préliminaires basées sur des informations d'enregistrement des utilisateurs (telles que les balises d'intérêt).
   • Nouveau contenu: le contenu qui vient d'être publié n'a pas été consommé par les utilisateurs, alors comment peut-il être recommandé? Un nouveau contenu peut être donné un "poids d'exposition" et recommandé à certains utilisateurs d'abord, collecter les commentaires initiaux ou utiliser les propres métadonnées du contenu (étiquettes, classifications) pour faire des recommandations basées sur le contenu.
3. Diversité et nouveauté: si les résultats de la recommandation tournent toujours autour des points d'intérêt connus de l'utilisateur, il est facile de tomber dans le "cocon d'information". Lors de l'affichage des résultats recommandés, PHP peut introduire certaines stratégies, telles que:
   • Diversification: assurez-vous que la liste des recommandations contient du contenu de différentes catégories et auteurs.
   • Exploration: Recommander occasionnellement le contenu qui peut être intéressé par les utilisateurs mais qui n'ont jamais été exposés, ce qui nécessite la capacité des modèles d'IA à des recommandations exploratoires, ou PHP ajoute des suppléments aléatoires ou basés sur la popularité lors de l'intégration.
   • Rassembles: assurez-vous que le contenu recommandé est frais, en particulier les nouvelles et le contenu des affaires courantes.
4. Boucles et itérations de rétroaction: les systèmes de recommandation ne sont pas une fois pour toutes. Les utilisateurs cliquent, collectent, partagent et ignorent même les résultats de recommandation, qui sont des commentaires précieux. PHP doit enregistrer avec précision ces comportements utilisateur et les renvoyer au modèle d'IA pour une formation continue et une optimisation du modèle. Il s'agit d'un processus d'apprentissage continu, et chaque interaction utilisateur est une opportunité d'amélioration.

Défi de rendre la distribution plus "stable":

1. Performance goulot d'étranglement: Lorsque le nombre d'utilisateurs et le contenu augmentent tous les deux de manière explosive, en tant que couche de service Web, comment PHP, en tant que couche de service Web, gère les demandes à haut contrat, comment communiquer efficacement avec les services d'IA back-end, et comment gérer une grande quantité de données mis en cache sont tous des défis réels. Cela nécessite que l'application PHP elle-même ait une bonne conception architecturale, telle que l'équilibrage de la charge, le fractionnement des services, le traitement asynchrone, etc.
2. Mises à jour du modèle et déploiement: le modèle d'IA est mis à jour régulièrement pour s'adapter aux nouvelles données et modèles de comportement utilisateur. Comment mettre à jour en douceur le modèle en ligne pour éviter les interruptions de service ou la dégradation de la qualité des recommandations est un problème difficile de fonctionnement et de maintenance. En tant que appelant, PHP doit être en mesure de passer de manière flexible au nouveau modèle et d'avoir une stratégie de rétrogradation.
3. Confidentialité et conformité des données: les systèmes recommandés reposent sur une grande quantité de données de comportement des utilisateurs. Il est crucial d'assurer l'utilisation sûre et conforme de ces données et d'éviter la violation de la confidentialité des utilisateurs. PHP doit être strictement respecté par les lois et réglementations pertinentes dans le processus de collecte et de traitement des données.
4. Interprétabilité de l'algorithme: Parfois, les résultats de recommandation donnés par les modèles d'IA peuvent être déroutants. Pourquoi recommanderiez-vous cela? Les utilisateurs peuvent avoir des questions. Bien que ce soit principalement un problème avec le modèle d'IA lui-même, si PHP peut fournir des explications simples lors de la présentation des résultats recommandés (tels que "parce que vous avez lu XXX récemment, je recommande cet article"), cela améliorera considérablement l'expérience et la confiance des utilisateurs.

En général, dans le mécanisme de distribution de contenu intelligent, PHP sert de pont reliant les utilisateurs au noyau intelligent et gère tous les aspects du flux de données à l'expérience utilisateur. Il doit être comme un chef de produit expérimenté, coordonner les ressources de toutes les parties pour s'assurer que l'ensemble du système de recommandation peut fonctionner "intelligemment" et fonctionner "régulièrement".

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!