Cara Menggunakan PHP Untuk Melaksanakan Sistem Cadangan Kandungan AI PHP Mekanisme Pengedaran Kandungan Pintar

1. 2. Sistem ini mengumpul tingkah laku pengguna dan data kandungan melalui PHP, memanggil perkhidmatan AI back-end (seperti model Python) untuk mendapatkan hasil cadangan, dan menggunakan Redis Cache untuk meningkatkan prestasi; 3. Algoritma cadangan asas seperti penapisan kolaboratif atau persamaan kandungan boleh melaksanakan logik ringan dalam PHP, tetapi pengkomputeran besar-besaran masih bergantung kepada perkhidmatan AI profesional; 4. Pengoptimuman perlu memberi perhatian kepada masa nyata, permulaan sejuk, kepelbagaian dan maklum balas yang ditutup gelung, dan cabaran termasuk prestasi konkurensi tinggi, kestabilan kemas kini model, pematuhan data dan tafsiran cadangan. PHP perlu bekerjasama dengan beratur mesej, pangkalan data dan front-end untuk membina sistem pengedaran pintar yang stabil.

Pada pendapat saya, membina sistem cadangan kandungan AI dengan PHP bukan untuk secara langsung melaksanakan tugas -tugas latihan model pembelajaran mesin kompleks, tetapi untuk meletakkannya sebagai "konduktor" dan "pelayan" yang cekap dan fleksibel. Ia bertanggungjawab untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, berkomunikasi dengan perkhidmatan model AI Backend, hasil cadangan pemprosesan, dan akhirnya menyampaikan kandungan yang diperibadikan kepada pengguna. Pada dasarnya, kami menggunakan PHP untuk membina lapisan interaksi rangka dan front-end keseluruhan sistem cadangan, menjadikannya pembantu kanan untuk pengedaran kandungan pintar.

Penyelesaian

Untuk melaksanakan sistem cadangan kandungan AI yang berpangkalan di PHP, idea teras adalah untuk meremehkan PHP sebagai perkhidmatan logik dan lapisan logik perniagaan dan decouple dari perkhidmatan AI/ML khas. Seluruh proses kira -kira seperti ini:

Pertama, data adalah darah sistem cadangan. Kita perlu mengumpul dan memproses data pengguna (seperti sejarah pelayaran, klik, koleksi, rekod pembelian, masa tinggal) dan data kandungan (tag artikel, kategori, kata kunci, penulis, masa penerbitan, dll.). Data ini biasanya disimpan dalam pangkalan data, dan PHP bertanggungjawab untuk menghidupkannya, yang mungkin melalui tugas -tugas masa atau peristiwa yang mencetuskan untuk menolak data yang dibersihkan ke perkhidmatan AI backend.

Seterusnya ialah pemilihan dan pelaksanaan algoritma yang disyorkan. Untuk senario ringan atau khusus, PHP sememangnya boleh secara langsung melaksanakan beberapa algoritma cadangan asas, seperti penapisan kolaboratif mudah (berasaskan pengguna atau berasaskan item) atau cadangan berasaskan kandungan. Tetapi lebih biasa menggunakan PHP untuk memanggil perkhidmatan AI yang dibina dalam bahasa seperti Python dan Java melalui API, yang mungkin menjalankan kerangka seperti tensorflow, pytorch atau scikit-learn. PHP menerima permintaan pengguna, menyampaikan maklumat seperti ID Pengguna atau ID Kandungan Pelayaran Semasa ke Perkhidmatan AI, dan kemudian menunggu hasil cadangan.

Latihan dan kemas kini model biasanya dilakukan oleh perkhidmatan Backend AI, dan peranan PHP adalah untuk mencetuskan kemas kini (contohnya, apabila sejumlah besar data baru dihasilkan) atau untuk memantau status kemas kini. Apabila perkhidmatan AI mengembalikan hasil cadangan, PHP akan memprosesnya, seperti penapisan kandungan yang pengguna lihat atau tidak mematuhi peraturan perniagaan, dan kemudian cache senarai cadangan akhir (REDIS atau Memcached adalah pilihan yang sama) untuk menangani permintaan serentak yang tinggi dan mengurangkan tekanan pada perkhidmatan AI.

Akhirnya, penilaian persembahan dan keberkesanan keputusan cadangan juga berada di bawah tanggungjawab PHP. Ia menjadikan kandungan yang disyorkan pada halaman dan terus menjejaki maklum balas pengguna (kadar klik, kadar penukaran, dan lain -lain). Data maklum balas ini akan memberi makan kepada proses pengumpulan data, membentuk gelung tertutup untuk pengoptimuman berulang model.

Pemilihan kedudukan dan pemilihan stack teknologi PHP dalam sistem cadangan AI

Sejujurnya, apabila saya mula -mula mempertimbangkan gabungan "cadangan PHP dan AI", apa yang segera datang ke fikiran saya bukanlah PHP untuk melakukan operasi matriks yang kompleks atau latihan pembelajaran mendalam, tetapi bagaimana ia dapat "menggunakan" perkara -perkara ini dengan cekap. PHP, dalam pendapat peribadi saya, memainkan peranan dalam sistem cadangan AI lebih seperti "perantara" dan "penyampai" yang cerdik.

Tanggungjawab utamanya ialah:

1. Kemasukan dan Keluar Data: Bertanggungjawab untuk mengumpul pelbagai data tingkah laku pengguna di hujung depan, dan menyusunnya dan menyimpannya atau menghantarnya ke perkhidmatan AI. Pada masa yang sama, hasil yang disyorkan yang dikembalikan oleh perkhidmatan AI diterima dan dipaparkan kepada pengguna dengan cara yang mesra.
2. Lapisan Integrasi API: Rangka Kerja PHP (seperti Laravel, Symfony) sangat matang dalam membina API yang tenang. Ini membolehkan PHP dengan mudah berkomunikasi dengan pelbagai perkhidmatan model AI luaran, sama ada perkhidmatan Python yang dibina sendiri atau API yang disyorkan pihak ketiga. Ia seperti penterjemah yang menerjemahkan permintaan front-end ke AI dan kemudian menerjemahkan jawapan AI ke bahagian depan.
3. Logik Perniagaan dan Peraturan Engine: Sebagai tambahan kepada cadangan algoritma tulen, sistem cadangan sebenar sering perlu menambah banyak peraturan perniagaan, seperti "pengguna baru mencadangkan kandungan popular pertama", "kandungan tertentu tidak dibenarkan disyorkan kepada kumpulan pengguna tertentu", "hasil yang disyorkan" dan sebagainya. PHP sangat mudah untuk mengendalikan logik perniagaan yang kompleks ini.
4. Pengoptimuman Caching dan Prestasi: Hasil yang disyorkan biasanya memerlukan cache untuk mengatasi akses serentak yang tinggi. PHP boleh mengintegrasikan sistem cache seperti redis dan memcached dengan baik, meningkatkan kelajuan tindak balas dan mengurangkan tekanan pada perkhidmatan AI back-end.

Bagi pilihan timbunan teknologi, sebagai tambahan kepada PHP sendiri dan kerangka kerja, kita biasanya sepadan dengannya:

• Pangkalan Data: MySQL dan PostgreSQL digunakan untuk menyimpan data pengguna, metadata kandungan, dan log tingkah laku sejarah.
• Sistem caching: redis atau memcached, digunakan untuk hasil yang disyorkan cache, potret pengguna, dll.
• Giliran Mesej: Kafka, Rabbitmq, dan lain -lain, digunakan untuk secara tidak sengaja memproses pengumpulan data, pemberitahuan kemas kini model dan tugas -tugas lain untuk meningkatkan sistem.
• Perkhidmatan AI/ML: Ini biasanya digunakan secara bebas dan boleh dibina dalam bahasa dan kerangka seperti Python (Tensorflow, Pytorch, Scikit-learn), Java (Spark Mllib). PHP memanggil APInya melalui HTTP/RPC.
• Teknologi front-end: HTML, CSS, JavaScript (Vue.js, React, dan lain-lain) digunakan untuk antara muka pengguna dan interaksi.

Kelebihan PHP terletak pada kematangan dan keupayaan pembangunan pesatnya ekosistem pembangunan webnya. Ia boleh menyediakan asas back-end yang kukuh dan fleksibel untuk sistem cadangan yang memerlukan lelaran dan penempatan yang cepat. Sudah tentu, ia bukan cara yang paling disukai untuk mengendalikan pengkomputeran CPU yang intensif (seperti operasi matriks berskala besar), jadi bijak untuk menyerahkan bahagian kerja ini kepada perkhidmatan AI profesional.

Melaksanakan Algoritma Cadangan Asas: Penapisan Kerjasama dan Pengiraan Persamaan Kandungan

Nah, walaupun kita mengatakan bahawa PHP bukanlah kekuatan utama latihan AI, kita masih dapat meneroka dan melaksanakan beberapa algoritma cadangan asas di peringkat PHP, terutama pada peringkat awal apabila jumlah data tidak begitu besar, atau sebagai strategi cadangan tambahan dan cepat. Di sini kami terutamanya bercakap mengenai penapisan kolaboratif dan cadangan berasaskan kandungan.

Penapisan Kerjasama

Idea utama penapisan kolaboratif adalah "Burung bulu berkumpul bersama, dan orang dibahagikan kepada kumpulan." Ia datang dalam dua bentuk utama:

1. Penapisan Kolaborasi Pengguna (Pengguna CF): Cari pengguna lain yang serupa dengan kepentingan pengguna semasa, dan kemudian cadangkan item ini yang disukai oleh pengguna yang serupa tetapi tidak dilihat oleh pengguna semasa.

   • Idea Pelaksanaan: Kirakan persamaan antara pengguna (contohnya, berdasarkan item yang mereka telah menjaringkan bersama atau dilayari), dan kemudian meramalkan minat pengguna dalam item yang belum dilihat berdasarkan persamaan purata berwajaran.

   • Cabaran Pelaksanaan PHP: Mengira kesamaan pengguna memerlukan sejumlah besar data tingkah laku pengguna. Jika pangkalan pengguna adalah besar, jumlah pengiraan akan sangat besar. PHP tidak cekap apabila mengendalikan operasi matriks berskala besar, dan mungkin memerlukan pengoptimuman pertanyaan atau menolak beberapa pengiraan ke pangkalan data.

   • Contoh yang sangat mudah dari persamaan PHP Cosine (untuk dua penilaian pengguna untuk item):

      fungsi calculatecosinesimilarity (array $ user1ratings, array $ user2ratings): float {
         $ dotProduct = 0;
         $ magnitude1 = 0;
         $ magnitude2 = 0;
     
         // Cari item yang biasanya dijaringkan $ commonItems = array_intersect_key ($ user1ratings, $ user2ratings);
     
         jika (kosong ($ commonItems)) {
             pulangan 0.0; // item tanpa penarafan bersama, persamaan adalah 0
         }
     
         foreach ($ commonItems sebagai $ item => $ rating1) {
             $ rating2 = $ user2ratings [$ item];
             $ dotProduct = $ rating1 * $ rating2;
         }
     
         foreach ($ user1ratings as $ rating) {
             $ magnitude1 = $ rating * $ rating;
         }
         foreach ($ user2ratings sebagai $ rating) {
             $ magnitude2 = $ rating * $ rating;
         }
     
         $ magnitude1 = sqrt ($ magnitude1);
         $ magnitude2 = sqrt ($ magnitude2);
     
         jika ($ magnitude1 == 0 || $ magnitude2 == 0) {
             pulangan 0.0;
         }
     
         kembali $ dotProduct / ($ magnitude1 * $ magnitude2);
     }
     
     // Data Sampel: Penilaian Pengguna untuk Filem $ USERA = ['Movie1' => 5, 'Movie2' => 3, 'Movie3' => 4];
     $ userB = ['Movie1' => 4, 'Movie2' => 5, 'Movie4' => 2];
     $ userc = ['Movie5' => 1, 'Movie6' => 2];
     
     // Pengiraan persamaan // echo calculatecosinesimilarity ($ userA, $ userB); // 0.9899 akan dikira ...
     // echo calculatecosinesimilarity ($ userA, $ userc); // ia akan menjadi 0 kerana tidak ada barang biasa

     Ini hanyalah serpihan konseptual, dan juga perlu untuk menangani masalah seperti kelembapan dan permulaan sejuk dalam aplikasi sebenar.

2. Penapisan Kerjasama Item-Item (Item-Item CF): Cari item lain yang serupa dengan item yang sudah disukai oleh pengguna dan cadangkannya kepada pengguna. Pendekatan ini lebih biasa digunakan dalam amalan kerana ia biasanya lebih stabil daripada pengguna pengguna CF (kesamaan item biasanya berubah perlahan daripada kepentingan pengguna).

   • Idea Pelaksanaan: Kirakan persamaan antara item (contohnya, bilangan kali mereka disukai atau dibeli oleh pengguna biasa), dan kemudian mengesyorkan item yang sama berdasarkan tingkah laku sejarah pengguna.
   • Pelaksanaan PHP: Juga menghadapi cabaran pengkomputeran berskala besar, tetapi untuk perpustakaan item kecil dan sederhana, anda boleh cuba membina matriks persamaan item dalam PHP.

Cadangan berasaskan kandungan

Pendekatan ini tidak bergantung kepada tingkah laku pengguna lain, tetapi menganalisis ciri -ciri kandungan yang pengguna suka pada masa lalu dan kemudian mencadangkan kandungan baru dengan ciri -ciri yang sama.

• Idea Pelaksanaan:
  1. Pengekstrakan ciri kandungan: Pengekstrakan kata kunci, pelabelan, klasifikasi, dan lain -lain untuk artikel, produk, dan lain -lain. Anda boleh menggunakan fungsi pemprosesan rentetan PHP, atau mengintegrasikan perpustakaan NLP luaran (dipanggil melalui API).
  2. Pembinaan Potret Pengguna: Membina potret minat berdasarkan kandungan yang pengguna melayari dan klik pada masa lalu (contohnya, pengguna lebih suka label seperti "Artikel Teknikal" dan "Fiksyen Sains").
  3. Pengiraan Persamaan: Bandingkan vektor ciri potret pengguna dengan kandungan baru, cari kandungan dengan persamaan tertinggi dan cadangkannya. Kaedah yang biasa digunakan termasuk TF-IDF, kesamaan kosinus, dll.
• Cabaran Pelaksanaan PHP: Pengekstrakan ciri teks dan vektorisasi adalah tugas yang intensif secara komputasi. Untuk data teks berskala besar, pemprosesan langsung PHP mungkin tidak cekap. Ia biasanya dianggap sebagai penyumberan luar bahagian kerja ini kepada perkhidmatan pemprosesan teks profesional atau enjin carian (seperti Elasticsearch, SOLR). PHP hanya bertanggungjawab untuk memanggil dan mengintegrasikan.

Pada pendapat saya, apabila melaksanakan algoritma asas ini, PHP lebih sesuai untuk mengendalikan senario di mana "pengiraan luar talian dan carian meja dalam talian" dilakukan, atau sebagai logik cadangan tambahan yang sangat ringan. Untuk cadangan yang memerlukan pengkomputeran masa nyata, berskala besar dan ketepatan tinggi, mereka masih perlu bergantung kepada perkhidmatan AI profesional.

Pengoptimuman dan Cabaran Mekanisme Pengedaran Kandungan Pintar

Membina sistem cadangan yang boleh dijalankan adalah satu perkara, menjadikannya benar -benar "pintar" dan terus mengedarkan kandungan dengan cekap adalah satu lagi perkara. Walaupun PHP adalah "Steward", ia juga perlu bimbang tentang banyak pengoptimuman dan cabaran.

Mengoptimumkan strategi untuk menjadikan pengedaran lebih "pintar":

1. Masa nyata dan kelewatan: Tingkah laku pengguna berubah dengan cepat, dan sistem cadangan adalah yang terbaik untuk bertindak balas dalam masa nyata. Ini bermakna kita tidak boleh selalu menunggu sehingga malam sebelum menjalankan tugas batch untuk mengemas kini hasil yang disyorkan. PHP boleh memainkan peranan di sini, seperti mencetuskan kemas kini kumpulan kecil model AI secara asynchronously melalui beratur mesej, atau menggunakan cache untuk memberikan cadangan masa nyata. Apabila pengguna membaca artikel, kami berharap dapat mengesyorkan yang berkaitan dengannya pada detik seterusnya, dan bukannya menunggu lama. Ini memerlukan PHP dengan cepat menghantar data tingkah laku pengguna ke perkhidmatan AI, dan dengan cepat menerima hasil cadangan dan memaparkannya.
2. Masalah Permulaan Dingin: Ini adalah cabaran jangka panjang untuk semua sistem cadangan.
   • Pengguna Baru: Pengguna yang baru berdaftar tidak mempunyai data tingkah laku. Bagaimana anda mengesyorkannya? PHP boleh mengkonfigurasi dasar, seperti mengesyorkan kandungan popular dan kandungan terkini secara lalai, atau membuat cadangan awal berdasarkan maklumat pendaftaran pengguna (seperti tag faedah).
   • Kandungan baru: Kandungan yang baru dikeluarkan tidak dimakan oleh pengguna, jadi bagaimana ia boleh disyorkan? Kandungan baru boleh diberikan "berat pendedahan" dan disyorkan kepada sesetengah pengguna terlebih dahulu, mengumpul maklum balas awal, atau menggunakan metadata kandungan sendiri (label, klasifikasi) untuk membuat cadangan berasaskan kandungan.
3. Kepelbagaian dan kebaruan: Jika keputusan cadangan sentiasa berputar di sekitar titik menarik yang diketahui pengguna, mudah untuk jatuh ke dalam "kepompong maklumat". Apabila memaparkan hasil yang disyorkan, PHP boleh memperkenalkan beberapa strategi, seperti:
   • Kepelbagaian: Pastikan senarai cadangan mengandungi kandungan dari kategori dan penulis yang berbeza.
   • Eksplorasi: Kadang-kadang mengesyorkan kandungan yang pengguna mungkin berminat tetapi tidak pernah terdedah kepada, yang memerlukan keupayaan model AI untuk cadangan penerokaan, atau PHP menambah beberapa suplemen berasaskan rawak atau populariti apabila mengintegrasikan.
   • Ketepatan masa: Pastikan kandungan yang disyorkan adalah segar, terutamanya berita dan kandungan urusan semasa.
4. Gelung maklum balas dan lelaran: Sistem cadangan tidak sekali dan untuk semua. Pengguna mengklik, mengumpul, saham, dan juga mengabaikan hasil cadangan, yang merupakan maklum balas yang berharga. PHP perlu merekodkan tingkah laku pengguna dengan tepat dan memberi mereka kembali kepada model AI untuk latihan berterusan dan pengoptimuman model. Ini adalah proses pembelajaran yang berterusan, dan setiap interaksi pengguna adalah peluang untuk penambahbaikan.

Cabaran untuk menjadikan pengedaran lebih "stabil":

1. Bottleneck Prestasi: Apabila bilangan pengguna dan kandungan kedua-duanya tumbuh secara meletup, sebagai lapisan perkhidmatan web, bagaimana PHP, sebagai lapisan perkhidmatan web, mengendalikan permintaan berkembar tinggi, bagaimana untuk berkomunikasi dengan cekap dengan perkhidmatan AI back-end, dan bagaimana untuk menguruskan sejumlah besar data cache adalah semua cabaran sebenar. Ini memerlukan aplikasi PHP itu sendiri mempunyai reka bentuk seni bina yang baik, seperti pengimbangan beban, pemisahan perkhidmatan, pemprosesan tak segerak, dll.
2. Kemas kini model dan penempatan: Model AI dikemas kini secara teratur untuk menyesuaikan diri dengan data baru dan corak tingkah laku pengguna. Cara dengan lancar mengemas kini model dalam talian untuk mengelakkan gangguan perkhidmatan atau kemerosotan dalam kualiti cadangan adalah masalah yang sukar dalam operasi dan penyelenggaraan. Sebagai pemanggil, PHP perlu dapat beralih ke model baru dan mempunyai strategi penurunan.
3. Privasi dan pematuhan data: Sistem cadangan bergantung kepada sejumlah besar data tingkah laku pengguna. Adalah penting untuk memastikan penggunaan data ini yang selamat dan patuh dan mengelakkan melanggar privasi pengguna. PHP perlu mematuhi undang -undang dan peraturan yang relevan dalam proses pengumpulan data dan pemprosesan.
4. Interpretasi Algoritma: Kadang -kadang, hasil cadangan yang diberikan oleh model AI boleh mengelirukan. Mengapa anda mengesyorkan ini? Pengguna mungkin mempunyai soalan. Walaupun ini terutamanya masalah dengan model AI itu sendiri, jika PHP dapat memberikan beberapa penjelasan mudah apabila menyampaikan hasil yang disyorkan (seperti "kerana anda telah membaca XXX baru -baru ini, saya mencadangkan artikel ini"), ia akan meningkatkan pengalaman dan kepercayaan pengguna.

Secara umum, dalam mekanisme pengedaran kandungan pintar, PHP berfungsi sebagai jambatan yang menghubungkan pengguna dengan teras pintar, dan mengendalikan semua aspek dari aliran data ke pengalaman pengguna. Ia perlu seperti pengurus produk yang berpengalaman, menyelaraskan sumber dari semua pihak untuk memastikan bahawa keseluruhan sistem cadangan dapat berfungsi "bijak" dan beroperasi "dengan mantap".

Atas ialah kandungan terperinci Cara Menggunakan PHP Untuk Melaksanakan Sistem Cadangan Kandungan AI PHP Mekanisme Pengedaran Kandungan Pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!