Technologies clés pour développer des systèmes de recommandation intelligents utilisant PHP et coreseek

Technologies clés pour développer des systèmes de recommandation intelligents utilisant PHP et coreseek

Les systèmes de recommandation intelligents sont une technologie largement utilisée dans les applications Internet modernes. Ils peuvent fournir aux utilisateurs un contenu de recommandation personnalisé en fonction de leurs intérêts et de leurs comportements. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser PHP et coreseek pour développer un système de recommandation intelligent basé sur des technologies clés.

Tout d’abord, nous devons comprendre ce qu’est coreseek. coreseek est un moteur de recherche en texte intégral open source, encapsulé et optimisé sur la base du moteur de recherche en texte intégral sphinx. Coreseek offre de puissantes capacités de recherche en texte intégral et des capacités efficaces de création d'index, qui permettent de rechercher et de faire correspondre rapidement de grandes quantités de texte.

Ce qui suit est un exemple de code pour la recherche en texte intégral à l'aide de coreseek :

//连接到coreseek的搜索服务
$sphinx = new SphinxClient();
$sphinx->setServer('localhost', 9312);

//设置搜索的索引和关键词
$sphinx->setIndex('articles');
$sphinx->setMatchMode(SPH_MATCH_ANY);
$sphinx->setSortMode(SPH_SORT_RELEVANCE);

//执行搜索
$results = $sphinx->query('PHP development');

Le code ci-dessus est connecté au service de recherche de coreseek et spécifie l'index de recherche et les mots-clés. Après avoir effectué une recherche, vous obtenez un ensemble de résultats contenant des résultats de recherche pertinents.

Ensuite, nous devons comprendre comment utiliser PHP pour créer un système de recommandation intelligent. Tout d’abord, nous devons collecter des données sur les intérêts et le comportement des utilisateurs et les stocker dans une base de données. Par exemple, nous pouvons enregistrer l'historique de navigation de l'utilisateur, son contenu favori, l'historique de ses achats, etc. Supposons que nous ayons une table de base de données nommée « intérêts », qui contient les données d'intérêt des utilisateurs :

CREATE TABLE `interests` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  `keyword` varchar(255) NOT NULL,
  `weight` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Ensuite, nous devons écrire du code PHP pour implémenter la fonction du système de recommandation. Tout d’abord, nous devons calculer le poids du contenu recommandé en fonction des données d’intérêt des utilisateurs. Voici un exemple de code simple :

//计算推荐内容的权重
function calculateWeight($keyword, $user_id) {
    //从数据库中获取用户的兴趣数据
    $interests = retrieveInterests($user_id);
    
    //根据用户的兴趣和关键词计算权重
    $weight = 0;
    foreach ($interests as $interest) {
        if (strpos($interest['keyword'], $keyword) !== false) {
            $weight += $interest['weight'];
        }
    }
    
    return $weight;
}

Le code ci-dessus obtient les données d'intérêt de l'utilisateur à partir de la base de données et calcule le poids du contenu recommandé en fonction des intérêts et des mots-clés de l'utilisateur.

Enfin, nous devons trier le contenu recommandé en fonction du poids et l'afficher à l'utilisateur. Voici un exemple de code simple :

//获取推荐内容并排序
$recommendations = getRecommendations($user_id);
usort($recommendations, function($a, $b) {
    return calculateWeight($b['keyword'], $user_id) - calculateWeight($a['keyword'], $user_id);
});

//显示推荐内容
foreach ($recommendations as $recommendation) {
    echo $recommendation['title'] . '<br>';
}

Le code ci-dessus récupère le contenu recommandé et le trie en fonction du poids du contenu recommandé. Enfin, le contenu recommandé est affiché à l'utilisateur.

En résumé, les technologies clés pour développer des systèmes de recommandation intelligents utilisant PHP et coreseek incluent l'utilisation de coreseek pour la recherche en texte intégral, la collecte de données sur les intérêts et le comportement des utilisateurs et leur stockage dans la base de données, et le calcul du poids du contenu recommandé en fonction de l'intérêt de l'utilisateur. données Le contenu recommandé est trié en fonction de son poids et affiché à l’utilisateur. Grâce à ces technologies clés, nous pouvons mettre en œuvre un système de recommandation intelligent basé sur PHP et coreseek.

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!