Cadangan dalam talian Redis dalam aplikasi PHP

Dengan pembangunan aplikasi Web yang berterusan, bilangan pengguna aplikasi Web terus berkembang. Aplikasi web memerlukan sistem pengesyoran untuk membantu pengguna menemui maklumat yang berharga. Pengesyoran dalam talian ialah medan permohonan yang sangat penting. Redis ialah sistem storan nilai kunci berasaskan memori berprestasi tinggi yang sesuai untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian. PHP ialah bahasa pengaturcaraan Web yang biasa digunakan dan alat yang biasa digunakan untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian. Artikel ini akan memperkenalkan cara Redis melaksanakan pengesyoran dalam talian dalam aplikasi PHP.

1. Pengenalan kepada Redis

Redis ialah sistem storan nilai kunci berasaskan memori yang menyokong struktur data yang kaya dan operasi berprestasi tinggi. Senario aplikasinya sangat luas, termasuk cache, baris gilir mesej, kaunter dan sebagainya. Redis terkenal dengan prestasi tinggi, fleksibiliti dan kebolehpercayaan, dan digunakan secara meluas dalam sistem teragih, aplikasi web, aplikasi mudah alih dan bidang lain.

2. PHP dan Redis

PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan web. Ia ringkas, mudah dipelajari dan mudah digunakan serta boleh membangunkan aplikasi Web dengan cepat. Redis dan PHP ialah dua teknologi bebas, tetapi ia berfungsi dengan baik bersama-sama untuk mencapai aplikasi web yang cekap dan boleh dipercayai.

Terdapat dua cara utama untuk menggabungkan Redis dan PHP: satu ialah menggunakan Redis sebagai cache untuk PHP, dan satu lagi ialah menggunakan Redis secara langsung dalam PHP. Menggunakan Redis sebagai kaedah caching boleh meningkatkan kelajuan tindak balas dan prestasi serentak aplikasi web dan meningkatkan pengalaman pengguna. Menggunakan Redis sebagai struktur data dalam PHP boleh melaksanakan keperluan perniagaan yang lebih kompleks dan algoritma dengan fleksibiliti yang lebih tinggi.

3. Syor dalam talian

Syor dalam talian merujuk kepada mengesyorkan item, perkhidmatan atau kandungan yang diminati kepada pengguna dalam masa nyata berdasarkan tingkah laku sejarah dan maklumat peribadi mereka. Sistem pengesyoran dalam talian sentiasa mengemas kini model pilihan pengguna melalui pembelajaran dalam talian untuk mencapai pengesyoran yang lebih tepat.

Sistem pengesyoran dalam talian terbahagi terutamanya kepada dua jenis: pengesyoran berasaskan kandungan dan pengesyoran berasaskan penapisan kolaboratif. Pengesyoran berasaskan kandungan adalah untuk mengesyorkan item yang serupa berdasarkan atribut item dan gelagat sejarah pengguna. Pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif adalah berdasarkan interaksi antara pengguna dan item, mengesyorkan item yang pengguna lain suka dengan minat yang sama kepada pengguna.

4. Aplikasi Redis dalam pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif

Dalam pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif, Redis boleh digunakan untuk melaksanakan model pilihan pengguna dan model persamaan item.

4.1 Model pilihan pengguna

Model keutamaan pengguna merujuk kepada keutamaan pengguna untuk item yang berbeza. Redis boleh menggunakan struktur data Hash untuk menyimpan model pilihan pengguna, menggunakan ID pengguna sebagai Kunci dan ID item serta penilaian sebagai Nilai. Penilaian boleh menjadi nilai sukaan berangka, seperti 1-5.

Sebagai contoh, andaikan pengguna Bob menilai filem "The Wandering Earth" sebagai 4 mata dan filem "The Avengers" sebagai 5 mata, maka kod berikut boleh digunakan untuk menyimpan model pilihan Bob:

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

4.2 Model persamaan item

Model persamaan item merujuk kepada persamaan antara item. Redis boleh menggunakan struktur data Set Isih untuk menyimpan model persamaan item, menggunakan ID item sebagai Kunci, persamaan sebagai Skor dan ID item serupa sebagai Nilai. Apabila mengira persamaan item, algoritma seperti pekali korelasi Pearson boleh digunakan.

Sebagai contoh, andaikan bahawa persamaan antara filem "The Wandering Earth" dan filem "Space Rescue" ialah 0.8, dan persamaan antara filem "Avengers" dan filem "Thor 3" ialah 0.6, maka anda boleh menggunakan kod berikut untuk menyimpan model persamaan Item:

$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. Melaksanakan pengesyoran dalam talian dalam aplikasi PHP

Melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian berdasarkan penapisan kolaboratif dalam aplikasi PHP boleh diselesaikan melalui langkah berikut:

5.1 Kumpulkan gelagat sejarah pengguna

Sistem pengesyoran dalam talian perlu mengesyorkan item berdasarkan gelagat sejarah pengguna. Aplikasi web boleh mendapatkan gelagat sejarah pengguna dengan mengumpul klik pengguna, menyemak imbas, pembelian dan gelagat lain.

5.2 Menyimpan model pilihan pengguna

Aplikasi web boleh menyimpan model pilihan pengguna dalam ingatan melalui Redis, yang bukan sahaja meningkatkan kelajuan akses, tetapi juga mengurangkan beban pada pangkalan data.

5.3 Mengira model persamaan item

Model persamaan item dikira. Aplikasi web boleh menulis skrip PHP untuk mengira persamaan antara item dan menyimpan hasilnya dalam Redis.

5.4 Kira hasil pengesyoran

Aplikasi web boleh menulis skrip PHP untuk mengira hasil pengesyoran daripada model keutamaan pengguna dan model persamaan item. Keputusan yang disyorkan boleh menjadi senarai item atau senarai item yang tersusun, disusun dari tinggi ke rendah mengikut skor pengesyoran.

6. Ringkasan

Redis ialah sistem storan nilai kunci memori berprestasi tinggi dan boleh dipercayai, sesuai untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian. Redis boleh digunakan untuk melaksanakan model keutamaan pengguna dan model persamaan item untuk mencapai pengesyoran yang lebih tepat. PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan Web dan boleh digabungkan dengan baik dengan Redis untuk mencapai aplikasi Web yang lebih cekap dan boleh dipercayai.

Atas ialah kandungan terperinci Cadangan dalam talian Redis dalam aplikasi PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!