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Utilisez le compositeur pour résoudre le dilemme des systèmes de recommandation: Andres-Montanez / Recommandations-Bundle

Apr 18, 2025 am 11:48 AM
composer mongodb

Lors de la recherche d'une solution, j'ai trouvé le plugin Symfony2 Andres-Montanez / Recommations-Bundle, qui a apporté des améliorations significatives à mon projet. Ce plugin est basé sur MongoDB et implémente un moteur de recommandation basé sur des articles qui utilise la distance Pearson pour correspondre aux éléments similaires. Ses fonctions de base incluent:

  • registerItem : vous pouvez spécifier le type d'élément (par exemple: film), étiquette (par exemple: tracé, action) et espace de noms.
  • Enregistrer l'interaction utilisateur ( addAction ) : Vous pouvez enregistrer le comportement des utilisateurs, par exemple, l'utilisateur "Jon" a marqué 5 points pour le film "Batman".
  • getRecommendations : Fournissez des recommandations pour des utilisateurs spécifiques et les résultats peuvent être filtrés par type, balises et espaces de noms.

L'utilisation du compositeur pour installer ce plugin est très simple:

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

Après l'installation, vous devez activer ce plugin dans le projet Symfony et configurer la base de données MongoDB. Ensuite, définissez régulièrement un travail chronométré pour mettre à jour la similitude des articles. La fréquence de cette tache de synchronisation peut être définie en fonction de votre volume de données et de vos exigences de mise à jour, et c'est généralement un bon point de départ une fois par semaine.

Afin d'optimiser davantage les performances, j'ai également construit un emballage de service pour envelopper ce service recommandé. Cela me permet de personnaliser en fonction des besoins spécifiques et d'ajouter un cache à plusieurs niveaux. Par exemple, pour les grands ensembles de données, les résultats de la recommandation des utilisateurs changent lentement, de sorte que les résultats de recommandation des utilisateurs peuvent être mis en cache pendant 24 à 48 heures, ce qui peut améliorer considérablement la vitesse de réponse du système.

Dans les applications pratiques, ce système de recommandation fonctionne très bien. Les résultats des tests de données utilisés montrent que pour l'ensemble de données avec 100 000 notes, 943 utilisateurs et 1 682 éléments, la génération de similitude ne prend qu'environ 4 minutes et la recommandation de l'utilisateur est obtenue en moins de 2 secondes. Pour les ensembles de données plus importants (1 million de notations, 6040 utilisateurs et 3883 éléments), le temps de production de similitude est d'environ 90 minutes, mais l'obtention de recommandations utilisateur est toujours terminée en 2 secondes. Ces ensembles de données sont disponibles sur http://ipnx.cn/link/117007d714adf33db6d2653d903ebf2d .

Dans l'ensemble, Andres-Montanez / Recommandations-Bundle installé et intégré dans le projet via le compositeur a non seulement résolu mon dilemme de système de recommandation, mais a également apporté des améliorations de performances significatives et des améliorations de la satisfaction des utilisateurs. La flexibilité et l'efficacité de ce plugin le rendent idéal pour construire des systèmes de recommandation personnalisés.

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