随着互联网技术的不断发展，越来越多的网站和应用开始注重用户体验和个性化推荐。推荐系统是其中极其重要的一环，它能够根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐最符合其兴趣的内容。本文将介绍如何用Workerman框架实现基于协同过滤的电影推荐系统。
一、协同过滤算法
协同过滤是推荐系统中最常用的算法之一，它基于用户历史行为和偏好，预测用户对未知物品的评分或者是否会喜欢这个物品。协同过滤算法的基本思想是，发现用户之间的相似性和物品之间的相似性。其中，用户之间的相似性可以通过计算用户历史评分的相似度来实现，物品之间的相似性则可以通过计算不同用户对不同物品的评分来实现。
二、Workerman框架简介
三、使用Workerman实现基于协同过滤的电影推荐系统
数据准备首先，我们需要准备好电影评分数据集，数据集包含用户ID、电影ID和用户对电影的评分。数据集可以从MovieLens网站上下载，例如下载ml-100k.zip包，解压后可以得到u.data文件，该文件包含了100000个评分记录。数据集格式如下：
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UserID | MovieID | Rating | Timestamp
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196 | 242 | 3 | 881250949
186 | 302 | 3 | 891717742
196 | 377 | 1 | 878887116
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根据电影评分数据集，我们可以建立用户评分模型，该模型可以根据用户ID查询该用户对所有电影的评分。下面是一个简单的用户评分模型示例：
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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]] = $data[2]; // 记录该用户对该电影的评分
}
}
fclose($file);
return $ratings;
}
}
根据建立的用户评分模型，我们可以建立协同过滤模型，该模型可以根据用户历史评分，预测该用户对未知电影的评分。下面是一个简单的协同过滤模型示例：
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class CFModel
{
public static function predictRating($userId, $movieId)
{
$simUsers = array(); // 相似用户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]) { // 如果不是当前用户且电影相同
$ratings2 = UserModel::getRatings($data[0]);
if (!empty($ratings2)) { // 如果相似用户有评分记录
$sim = self::similarity($ratings1, $ratings2); // 计算相似度
if ($sim > 0) { // 如果相似度大于0
$simUsers[] = $data[0];
$simValues[] = $sim;
}
}
}
}
fclose($file);
if (empty($simUsers)) {
return 0;
}
arsort($simValues); // 按相似度从高到低排序
$simUsers = array_slice($simUsers, 0, 10); // 取相似度最高的10个用户
$simValues = array_slice($simValues, 0, 10); // 取相似度最高的10个用户的相似度值
$sum = 0;
$weight = 0;
foreach ($simUsers as $k => $simUser) {
$rating = UserModel::getRatings($simUser)[$movieId]; // 获取相似用户对该电影的评分
$sum += $simValues[$k] * $rating; // 计算评分总和
$weight += $simValues[$k]; // 计算权重总和
}
return round($sum / $weight); // 计算平均评分
}
public static function similarity($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);
}
}
基于上述协同过滤模型，我们可以建立一个推荐系统服务，该服务可以接收用户ID和电影ID作为参数，返回该用户对该电影的预测评分。下面是一个简单的推荐系统服务示例：
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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();
最后，我们可以通过发送HTTP请求来测试推荐系统服务，例如：
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http://localhost:8888?userId=1&movieId=1
该请求将返回一个JSON格式的响应，包含该用户对该电影的预测评分。
四、总结
本文介绍了如何使用Workerman框架实现基于协同过滤的电影推荐系统，该系统可以根据用户历史行为和偏好，预测该用户对未知电影的评分。代码示例只是一种简单的实现方式，实际应用中还需要考虑诸多因素，如数据规模、算法优化、模型训练等。希望本文能够对读者理解和实现推荐系统有所帮助。
以上就是如何使用Workerman实现基于协同过滤的电影推荐系统的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！