ソリューションを検索している間、Symfony2プラグインAndres-Montanez/Adminessations-Bundleを見つけました。これにより、プロジェクトに大幅な改善がもたらされました。このプラグインはMongoDBに基づいており、ピアソン距離を使用して同様のアイテムに一致するアイテムベースの推奨エンジンを?qū)g裝しています。そのコア関數(shù)は次のとおりです。
-
registerItem：アイテムタイプ（例：映畫）、ラベル（例：プロット、アクション）、および名前空間を指定できます。 -
レコードユーザーインタラクション（
addAction） ：ユーザーの動(dòng)作を記録できます。たとえば、ユーザー「Jon」は映畫「Batman」で5ポイントを獲得しました。 -
getRecommendations：特定のユーザーに推奨事項(xiàng)を提供すると、結(jié)果はタイプ、タグ、名前空間でフィルタリングできます。
Composerを使用してこのプラグインをインストールすることは非常に簡単です。
<code>composer require andres-montanez/recommendations-bundle</code>
インストール後、Symfonyプロジェクトでこのプラグインを有効にし、MongoDBデータベースを構(gòu)成する必要があります。次に、定期的にアイテムの類似性を更新するためのタイミングのジョブを定義します。このタイミングタスクの頻度は、データのボリュームと更新要件に従って設(shè)定でき、通常は週に1回良い出発點(diǎn)です。
パフォーマンスをさらに最適化するために、この推奨サービスをラップするサービスラッパーも構(gòu)築しました。これにより、特定のニーズに応じてカスタマイズし、マルチレベルのキャッシュを追加できます。たとえば、大規(guī)模なデータセットの場合、ユーザーの推奨結(jié)果はゆっくりと変化するため、ユーザーの推奨結(jié)果は24?48時(shí)間キャッシュできます。これにより、システムの応答速度が大幅に向上する可能性があります。
実際のアプリケーションでは、この推奨システムは非常にうまく機(jī)能します。使用されたデータセットテスト結(jié)果は、100,000の評(píng)価、943ユーザー、1,682のアイテムを持つデータセットで、類似性の生成には約4分しかかかり、ユーザーの推奨が2秒未満で取得されることを示しています。より大きなデータセット（100萬の評(píng)価、6040ユーザー、3883項(xiàng)目）の場合、類似性の生成時(shí)間は約90分ですが、ユーザーの推奨事項(xiàng)の取得は2秒でまだ完了します。これらのデータセットは、 https：//m.miracleart.cn/link/117007d714adf33db6d2653d903ebf2dで入手できます。
全體として、Andres-Montanez/Adcumentations-Bundleは、Composerを介してプロジェクトにインストールおよび統(tǒng)合されました。私の推奨システムのジレンマを解決しただけでなく、パフォーマンスの大幅な改善とユーザーの満足度の改善ももたらしました。このプラグインの柔軟性と効率性により、パーソナライズされた推奨システムの構(gòu)築に最適です。
以上が作曲家を使用して、推奨システムのジレンマを解決する：Andres-Montanez/推奨の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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