Gunakan komposer untuk menyelesaikan dilema sistem cadangan: Andres-Montanez/Cadangan-Bundle

Semasa mencari penyelesaian, saya dapati plugin Symfony2 Andres-Montanez/Cadangan-Bundle, yang membawa penambahbaikan yang ketara kepada projek saya. Plugin ini didasarkan pada MongoDB dan melaksanakan enjin cadangan berasaskan item yang menggunakan jarak Pearson untuk memadankan item yang sama. Fungsi terasnya termasuk:

• registerItem : Anda boleh menentukan jenis item (contohnya: filem), label (contohnya: plot, tindakan), dan ruang nama.
• Rekod Interaksi Pengguna ( addAction ) : Anda boleh merakam tingkah laku pengguna, contohnya, pengguna "Jon" menjaringkan 5 mata untuk filem "Batman".
• getRecommendations : Menyediakan cadangan untuk pengguna tertentu, dan hasilnya boleh ditapis mengikut jenis, tag, dan ruang nama.

Menggunakan komposer untuk memasang plugin ini sangat mudah:

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

Selepas pemasangan, anda perlu mendayakan plugin ini dalam projek Symfony dan mengkonfigurasi pangkalan data MongoDB. Seterusnya, tentukan pekerjaan yang tepat pada masanya untuk mengemas kini persamaan item secara teratur. Kekerapan tugas masa ini boleh ditetapkan mengikut jumlah data dan keperluan kemas kini, dan biasanya titik permulaan yang baik sekali seminggu.

Untuk mengoptimumkan prestasi, saya juga membina pembungkus perkhidmatan untuk membungkus perkhidmatan yang disyorkan ini. Ini membolehkan saya menyesuaikan mengikut keperluan khusus dan menambah cache pelbagai peringkat. Sebagai contoh, untuk set data yang besar, hasil cadangan pengguna berubah dengan perlahan, jadi hasil cadangan pengguna boleh di-cache selama 24-48 jam, yang dapat meningkatkan kelajuan tindak balas sistem dengan ketara.

Dalam aplikasi praktikal, sistem cadangan ini berfungsi dengan baik. Hasil ujian dataset yang digunakan menunjukkan bahawa untuk dataset dengan 100,000 penilaian, 943 pengguna dan 1,682 item, generasi kesamaan hanya mengambil masa kira -kira 4 minit, dan cadangan pengguna diperolehi dalam masa kurang dari 2 saat. Untuk set data yang lebih besar (1 juta penarafan, 6040 pengguna dan 3883 item), masa penjanaan kesamaan adalah kira -kira 90 minit, tetapi mendapatkan cadangan pengguna masih selesai dalam 2 saat. Dataset ini boleh didapati di https://www.php.cn/link/117007d714adf33db6d2653d903ebf2d .

Secara keseluruhannya, Andres-Montanez/Cadangan-Bundle dipasang dan diintegrasikan ke dalam projek melalui komposer bukan sahaja menyelesaikan dilema sistem cadangan saya, tetapi juga membawa penambahbaikan prestasi yang signifikan dan peningkatan kepuasan pengguna. Fleksibiliti dan kecekapan plugin ini menjadikannya sesuai untuk membina sistem cadangan peribadi.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan komposer untuk menyelesaikan dilema sistem cadangan: Andres-Montanez/Cadangan-Bundle. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!