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Verwenden Sie den Komponisten, um das Dilemma von Empfehlungssystemen zu l?sen: Andres-Montanez/Empfehlungen-Bundle

Apr 18, 2025 am 11:48 AM
composer mongodb

Auf der Suche nach einer L?sung fand ich das Symfony2 Plugin Andres-Montanez/Empfehlungen-Bundle, das mein Projekt erhebliche Verbesserungen brachte. Dieses Plugin basiert auf MongoDB und implementiert eine itembasierte Empfehlungsmotor, die Pearson Distanz verwendet, um ?hnliche Elemente anzupassen. Zu den Kernfunktionen geh?ren:

  • registerItem : Sie k?nnen den Elementtyp angeben (z. B.: Film), Label (z. B. Plot, Aktion) und Namespace.
  • Benutzerinteraktion aufzeichnen ( addAction ) : Sie k?nnen das Verhalten von Benutzern aufzeichnen, beispielsweise haben Benutzer "Jon" 5 Punkte für den Film "Batman" erzielt.
  • getRecommendations : Geben Sie Empfehlungen für bestimmte Benutzer an, und die Ergebnisse k?nnen nach Typ, Tags und Namespaces gefiltert werden.

Das Verwenden von Composer zum Installieren dieses Plugins ist sehr einfach:

 <code>composer require andres-montanez/recommendations-bundle</code>

Nach der Installation müssen Sie dieses Plugin im Symfony -Projekt aktivieren und die MongoDB -Datenbank konfigurieren. Definieren Sie als n?chstes einen zeitgesteuerten Job, um die ?hnlichkeit von Elementen regelm??ig zu aktualisieren. Die H?ufigkeit dieser Zeitaufgabe kann gem?? Ihren Datenvolumen und Aktualisierungsanforderungen festgelegt werden. In der Regel ist sie einmal pro Woche ein guter Ausgangspunkt.

Um die Leistung weiter zu optimieren, habe ich auch einen Service -Wrapper erstellt, um diesen empfohlenen Service einzuwickeln. Dies erm?glicht es mir, nach bestimmten Anforderungen anzupassen und einen mehrstufigen Cache hinzuzufügen. Bei gro?en Datens?tzen ?ndern sich beispielsweise die Empfehlungsergebnisse der Benutzer langsam, sodass die Empfehlungsergebnisse der Benutzer 24-48 Stunden zwischengespeichert werden k?nnen, wodurch die Reaktionsgeschwindigkeit des Systems erheblich verbessert werden kann.

In praktischen Anwendungen funktioniert dieses Empfehlungssystem sehr gut. Die verwendeten Dataset -Testergebnisse zeigen, dass für den Datensatz mit 100.000 Bewertungen, 943 Benutzer und 1.682 Elemente die ?hnlichkeitsgenerierung nur etwa 4 Minuten dauert und die Benutzerempfehlung in weniger als 2 Sekunden erhalten wird. Für gr??ere Datens?tze (1 Million Bewertungen, 6040 Benutzer und 3883 Elemente) betr?gt die ?hnlichkeitsgenerierungszeit etwa 90 Minuten, aber die Erlangung von Benutzerempfehlungen ist in 2 Sekunden immer noch abgeschlossen. Diese Datens?tze sind unter http://miracleart.cn/link/117007d714adf33db6d2653d903EBF2d verfügbar.

Insgesamt l?ste Andres-Montanez/Empfehlungen, die über Komponisten installiert und in das Projekt integriert wurden, nicht nur mein Empfehlungssystem-Dilemma, sondern auch erhebliche Leistungsverbesserungen und Verbesserungen der Benutzerzufriedenheit. Die Flexibilit?t und Effizienz dieses Plugins macht es ideal für den Aufbau personalisierter Empfehlungssysteme.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie den Komponisten, um das Dilemma von Empfehlungssystemen zu l?sen: Andres-Montanez/Empfehlungen-Bundle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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