Comment créer un système de recommandation publicitaire intelligent à l'aide d'Elasticsearch et PHP

Comment créer un système de recommandation publicitaire intelligent à l'aide d'Elasticsearch et PHP

Le système de recommandation publicitaire intelligent joue un rôle important dans le secteur de la publicité sur Internet d'aujourd'hui. Il fournit aux utilisateurs des recommandations publicitaires personnalisées en analysant leur comportement, leurs intérêts et leurs préférences afin d'améliorer l'efficacité de la publicité et l'expérience utilisateur. Dans cet article, nous expliquerons comment créer un système intelligent de recommandation publicitaire à l'aide d'Elasticsearch et de PHP.

Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse distribué open source. Il est rapide, évolutif et hautement disponible, et convient parfaitement à la création de systèmes de recommandation publicitaire intelligents. Et PHP est un langage de script côté serveur populaire utilisé pour développer des applications Web. Ci-dessous, nous utiliserons Elasticsearch et PHP pour créer notre système intelligent de recommandation publicitaire.

Tout d’abord, nous devons préparer quelques données. Supposons que nous ayons un système publicitaire contenant trois entités clés : les annonceurs, les emplacements publicitaires et les utilisateurs. Nous pouvons utiliser Elasticsearch pour le stockage et l'indexation des données afin de prendre en charge des requêtes et des analyses rapides.

Ensuite, nous devons définir quelques index et mappages clés. Dans Elasticsearch, un index peut être considéré comme une base de données et le mappage définit le type et la structure des données dans l'index. Nous pouvons créer et mettre à jour des index et des mappages via la bibliothèque client PHP d'Elasticsearch.

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);

L'exemple de code ci-dessus crée un index nommé "advertisements" et définit le mappage des quatre champs "title", "content", "tag" et "user_id".

Ensuite, nous pouvons utiliser Elasticsearch pour implémenter l'algorithme de recommandation publicitaire. Les algorithmes de recommandation publicitaire couramment utilisés comprennent les recommandations basées sur le contenu, les recommandations de filtrage collaboratif et les recommandations basées sur le comportement des utilisateurs. Nous prenons ici comme exemple les recommandations basées sur le contenu. Nous pouvons utiliser la fonction de recherche en texte intégral d'Elasticsearch pour faire correspondre les intérêts de l'utilisateur et le contenu de la publicité afin de trouver les publicités les plus pertinentes.

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

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

L'exemple de code ci-dessus utilise la fonction de recherche en texte intégral pour trouver les publicités dont le champ « tag » correspond à « sports » dans l'index « publicités ». Nous pouvons ajuster dynamiquement les conditions de requête en fonction des balises d'intérêt de l'utilisateur pour obtenir des recommandations publicitaires personnalisées.

Enfin, nous devons afficher les résultats recommandés à l'utilisateur. En PHP, nous pouvons utiliser des frameworks Web pour le développement, écrire les codes de contrôleur et d'affichage correspondants, et présenter les résultats recommandés aux utilisateurs.

// 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>";
}

L'exemple de code ci-dessus montre comment présenter les résultats recommandés à l'utilisateur. Nous interrogeons d'abord les balises d'intérêt de l'utilisateur, puis utilisons Elasticsearch pour la recommandation d'annonces. Enfin, utilisez HTML et CSS pour afficher les résultats recommandés aux utilisateurs.

Le système de recommandation publicitaire intelligent actuel doit également gérer plus de détails et des scénarios complexes. Mais cet article fournit un cadre de base et un exemple de code qui vous permettent d'utiliser Elasticsearch et PHP pour créer un système simple et intelligent de recommandation publicitaire. J'espère que cela aide!

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!