PHP アプリケーションにおける Redis のオンライン推奨

Web アプリケーションの継続的な開発に伴い、Web アプリケーションのユーザー数は拡大し続けています。 Web アプリケーションには、ユーザーが価値のある情報を発見できるようにするための推奨システムが必要です。オンライン推薦は非常に重要な応用分野です。 Redis は、オンライン レコメンデーション システムの実装に適した、高性能のメモリベースのキー/値ストレージ システムです。 PHP は一般的に使用される Web プログラミング言語であり、オンライン推奨システムを実装するためによく使用されるツールです。この記事では、Redis が PHP アプリケーションにオンライン レコメンデーションを実装する方法を紹介します。

1. Redis の概要

Redis は、豊富なデータ構造と高パフォーマンスの操作をサポートするメモリベースのキー/値ストレージ システムです。そのアプリケーションシナリオは、キャッシュ、メッセージキュー、カウンタなどを含め、非常に多岐にわたります。 Redis は、その高いパフォーマンス、柔軟性、信頼性で人気があり、分散システム、Web アプリケーション、モバイル アプリケーションなどの分野で広く使用されています。

2. PHP と Redis

PHP は、Web プログラミングで広く使用されているプログラミング言語です。シンプルで習得しやすく、使いやすいため、Web アプリケーションを迅速に開発できます。 Redis と PHP は 2 つの独立したテクノロジですが、うまく連携して効率的で信頼性の高い Web アプリケーションを実現します。

Redis と PHP を組み合わせるには、主に 2 つの方法があります。1 つは Redis を PHP のキャッシュとして使用する方法、もう 1 つは Redis を PHP で直接使用する方法です。 Redis をキャッシュ方法として使用すると、Web アプリケーションの応答速度と同時実行パフォーマンスが向上し、ユーザー エクスペリエンスが向上します。 Redis を PHP のデータ構造として使用すると、より複雑なビジネス要件とアルゴリズムをより高い柔軟性で実装できます。

3. オンライン レコメンデーション

オンライン レコメンデーションとは、ユーザーの過去の行動や個人情報に基づいて、興味のあるアイテム、サービス、またはコンテンツをリアルタイムでユーザーに推奨することを指します。オンライン レコメンデーション システムは、オンライン学習を通じてユーザーの嗜好モデルを継続的に更新し、より正確なレコメンデーションを実現します。

オンライン レコメンデーション システムは、主にコンテンツ ベースのレコメンデーションと協調フィルタリング ベースのレコメンデーションの 2 つのタイプに分類されます。コンテンツベースの推奨とは、アイテムの属性とユーザーの過去の行動に基づいて類似のアイテムを推奨することです。協調フィルタリングに基づく推奨は、ユーザーとアイテム間のインタラクションに基づいており、ユーザーと同様の興味を持つ他のユーザーが好むアイテムを推奨します。

4. 協調フィルタリングに基づくレコメンデーションにおける Redis の適用

協調フィルタリングに基づくレコメンデーションでは、Redis を使用してユーザー設定モデルとアイテム類似性モデルを実装できます。

4.1 ユーザー選好モデル

ユーザー選好モデルとは、さまざまな項目に対するユーザーの選好を指します。 Redis は、ハッシュ データ構造を使用して、ユーザー ID をキーとして、アイテム ID と評価を値として使用して、ユーザー設定モデルを保存できます。評価には、1 ～ 5 などの好みの数値を指定できます。

たとえば、ユーザー ボブの映画「放浪する地球」の評価が 4 ポイント、映画「アベンジャーズ」の評価が 5 ポイントであると仮定すると、次のコードを使用してボブの嗜好モデルを保存できます。 :

$redis->hset('user:Bob', 'movie:流浪地球', 4);
$redis->hset('user:Bob', 'movie:复仇者联盟', 5);

4.2 アイテム類似性モデル

アイテム類似性モデルは、アイテム間の類似性を指します。 Redis は、Sorted Set データ構造を使用して、項目 ID をキーとして、類似性をスコアとして、類似項目の ID を値として使用して、項目類似性モデルを保存できます。項目の類似性を計算する場合、ピアソン相関係数などのアルゴリズムを使用できます。

たとえば、映画「流浪の地球」と映画「スペースレスキュー」の類似度が 0.8、映画「アベンジャーズ」と映画「マイティ・ソー 3」の類似度が 0.6 であると仮定すると、次に、次のコードを使用してアイテム類似性モデルを保存できます。

$redis->zadd('movie:流浪地球', 0.8, 'movie:太空救援');
$redis->zadd('movie:复仇者联盟', 0.6, 'movie:雷神3');

5. PHP アプリケーションでのオンライン レコメンデーションの実装

PHP アプリケーションでの協調フィルタリングに基づくオンライン レコメンデーション システムの実装

5.1 ユーザーの過去の行動を収集する

オンライン推奨システムは、ユーザーの過去の行動に基づいてアイテムを推奨する必要があります。 Web アプリケーションは、ユーザーのクリック、閲覧、購入、その他の行動を収集することにより、ユーザーの履歴行動を取得できます。

5.2 ユーザー設定モデルの保存

Web アプリケーションは、Redis を通じてユーザー設定モデルをメモリに保存できます。これにより、アクセス速度が向上するだけでなく、データベースの負荷も軽減されます。

5.3 アイテム類似度モデルの計算

アイテム類似度モデルが計算されます。 Web アプリケーションは、項目間の類似性を計算し、結果を Redis に保存するための PHP スクリプトを作成できます。

5.4 推奨結果の計算

Web アプリケーションは、ユーザー嗜好モデルとアイテム類似性モデルから推奨結果を計算するための PHP スクリプトを作成できます。推奨される結果は、推奨スコアに従って高いものから低いものへと並べられたアイテムのリストまたは順序付けされたアイテムのリストです。

6. 概要

Redis は、オンライン レコメンデーション システムの実装に適した、高性能で信頼性の高いメモリ内キー/値ストレージ システムです。 Redis を使用してユーザー設定モデルとアイテム類似性モデルを実装し、より正確な推奨を実現できます。 PHP は Web プログラミングで広く使用されているプログラミング言語であり、Redis とうまく組み合わせることで、より効率的で信頼性の高い Web アプリケーションを実現できます。

以上がPHP アプリケーションにおける Redis のオンライン推奨の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。