隨著互聯網技術的不斷發展，越來越多的網站和應用開始注重用戶體驗和個性化推薦。推薦系統是其中極其重要的一環，它能夠根據用戶的歷史行為和偏好，為用戶推薦最符合其興趣的內容。本文將介紹如何用Workerman框架實現基于協同過濾的電影推薦系統。
一、協同過濾算法
協同過濾是推薦系統中最常用的算法之一，它基于用戶歷史行為和偏好，預測用戶對未知物品的評分或者是否會喜歡這個物品。協同過濾算法的基本思想是，發現用戶之間的相似性和物品之間的相似性。其中，用戶之間的相似性可以通過計算用戶歷史評分的相似度來實現，物品之間的相似性則可以通過計算不同用戶對不同物品的評分來實現。
二、Workerman框架簡介
Workerman是一個純PHP開發的高性能網絡通信框架，它采用異步非阻塞IO模型，具有高并發、高性能、低耗能等特點，可以處理大量的高并發長連接，可用于實現分布式、即時通訊、網絡游戲、物聯網等場景。
三、使用Workerman實現基于協同過濾的電影推薦系統
- 數據準備
首先，我們需要準備好電影評分數據集，數據集包含用戶ID、電影ID和用戶對電影的評分。數據集可以從MovieLens網站上下載，例如下載ml-100k.zip包，解壓后可以得到u.data文件，該文件包含了100000個評分記錄。數據集格式如下：
UserID | MovieID | Rating | Timestamp --------------------------------------- 196 | 242 | 3 | 881250949 186 | 302 | 3 | 891717742 196 | 377 | 1 | 878887116 ...
登錄后復制
- 建立用戶評分模型
根據電影評分數據集，我們可以建立用戶評分模型，該模型可以根據用戶ID查詢該用戶對所有電影的評分。下面是一個簡單的用戶評分模型示例：
class UserModel
{
public static function getRatings($userId)
{
$ratings = array();
$file = fopen('u.data', 'r');
while (($line = fgets($file)) !== false) {
$data = explode(" ", trim($line));
if ($userId == $data[0]) {
$ratings[$data[1]] = $data[2]; // 記錄該用戶對該電影的評分
}
}
fclose($file);
return $ratings;
}
}
登錄后復制
- 建立協同過濾模型
根據建立的用戶評分模型，我們可以建立協同過濾模型，該模型可以根據用戶歷史評分，預測該用戶對未知電影的評分。下面是一個簡單的協同過濾模型示例：
class CFModel
{
public static function predictRating($userId, $movieId)
{
$simUsers = array(); // 相似用戶ID列表
$simValues = array(); // 相似值列表
$ratings1 = UserModel::getRatings($userId);
if (empty($ratings1)) {
return 0;
}
$file = fopen('u.data', 'r');
while (($line = fgets($file)) !== false) {
$data = explode(" ", trim($line));
if ($userId != $data[0] && $movieId == $data[1]) { // 如果不是當前用戶且電影相同
$ratings2 = UserModel::getRatings($data[0]);
if (!empty($ratings2)) { // 如果相似用戶有評分記錄
$sim = self::similarity($ratings1, $ratings2); // 計算相似度
if ($sim > 0) { // 如果相似度大于0
$simUsers[] = $data[0];
$simValues[] = $sim;
}
}
}
}
fclose($file);
if (empty($simUsers)) {
return 0;
}
arsort($simValues); // 按相似度從高到低排序
$simUsers = array_slice($simUsers, 0, 10); // 取相似度最高的10個用戶
$simValues = array_slice($simValues, 0, 10); // 取相似度最高的10個用戶的相似度值
$sum = 0;
$weight = 0;
foreach ($simUsers as $k => $simUser) {
$rating = UserModel::getRatings($simUser)[$movieId]; // 獲取相似用戶對該電影的評分
$sum += $simValues[$k] * $rating; // 計算評分總和
$weight += $simValues[$k]; // 計算權重總和
}
return round($sum / $weight); // 計算平均評分
}
public static function similarity($ratings1, $ratings2)
{
$commonKeys = array_keys(array_intersect_key($ratings1, $ratings2));
if (empty($commonKeys)) {
return 0;
}
$diff1 = $diff2 = 0;
foreach ($commonKeys as $key) {
$diff1 += ($ratings1[$key] - $ratings2[$key]) ** 2;
$diff2 += ($ratings1[$key] - $ratings2[$key]) ** 2;
}
return $diff1 / sqrt($diff2);
}
}
登錄后復制
- 建立推薦系統服務
基于上述協同過濾模型，我們可以建立一個推薦系統服務，該服務可以接收用戶ID和電影ID作為參數，返回該用戶對該電影的預測評分。下面是一個簡單的推薦系統服務示例：
use WorkermanProtocolsHttpRequest;
use WorkermanProtocolsHttpResponse;
use WorkermanWorker;
require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
$http_worker = new Worker("http://0.0.0.0:8888");
$http_worker->onMessage = function(Request $request, Response $response) {
$userId = $request->get('userId');
$movieId = $request->get('movieId');
$rating = CFModel::predictRating($userId, $movieId);
$response->header('Content-Type', 'application/json');
$response->end(json_encode(array('rating' => $rating)));
};
Worker::runAll();
登錄后復制
- 測試推薦系統服務
最后，我們可以通過發送HTTP請求來測試推薦系統服務，例如：
http://localhost:8888?userId=1&movieId=1
登錄后復制
該請求將返回一個JSON格式的響應，包含該用戶對該電影的預測評分。
四、總結
本文介紹了如何使用Workerman框架實現基于協同過濾的電影推薦系統，該系統可以根據用戶歷史行為和偏好，預測該用戶對未知電影的評分。代碼示例只是一種簡單的實現方式，實際應用中還需要考慮諸多因素，如數據規模、算法優化、模型訓練等。希望本文能夠對讀者理解和實現推薦系統有所幫助。
