PHP‑ORT扩展构建纯PHP机器学习的推荐系统

结合 PHP‑ORT 构建推荐系统的核心思想是：使用 ONNX 格式的机器学习模型，在 PHP 中本地执行推理，实时给出推荐结果。下面是一个完整的架构设计与实现路径，适合你快速上手。

🎯 场景目标

你想在一个 PHP 网站中实现推荐功能，比如：

• 商品推荐（基于用户浏览历史）
• 视频推荐（基于兴趣标签）
• 内容排序（基于点击率预测）

使用 PHP‑ORT 的好处是：本地执行推荐模型推理，延迟低，无需依赖 Python 或外部服务。

🧱 推荐系统架构（使用 PHP‑ORT）

            ┌────────────┐
            │   客户端   │
            └────┬───────┘
                 │
                 ▼
       ┌─────────────────────┐
       │    PHP 应用后端     │
       │ ┌─────────────────┐ │
       │ │ 收集用户行为数据│ │
       │ └─────────────────┘ │
       │ ┌─────────────────┐ │
       │ │ 调用 PHP-ORT 推理 │ ◄───────┐
       │ └─────────────────┘ │        │
       └─────────────────────┘        │
                 ▲                    │
                 │                    │
         ┌───────┴──────┐        ┌────┴────┐
         │ PHP-ORT 加载 │        │ ONNX 推荐模型 │
         └──────────────┘        └─────────┘

🔧 实现步骤详解

第一步：准备推荐模型（ONNX）

在 Python 中使用推荐算法（如 LightFM、XGBoost、NeuralCF）训练模型，并导出为 .onnx 格式：

import skl2onnx
from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType

# 假设用 XGBoost 训练好了点击率模型
model = ...  # 训练好的模型
initial_type = [('input', FloatTensorType([None, 10]))]
onnx_model = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type)

with open("recommender.onnx", "wb") as f:
    f.write(onnx_model.SerializeToString())

第二步：PHP 中加载模型

在 PHP 安装好 php-ort 扩展后，加载模型：

use Ort\Runtime;
use Ort\Model;
use Ort\Tensor;

$modelPath = __DIR__ . '/recommender.onnx';

$runtime = new Runtime();
$model = $runtime->loadModelFromFile($modelPath);

第三步：构建用户行为特征输入（Tensor）

假设你使用的是 10 个特征值（如用户性别、年龄、最近浏览品类、浏览时间段等），构造一个输入张量：

$features = [
    [1.0, 25.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.5, 0.3, 0.0, 1.0, 0.2] // float32[]
];

$inputTensor = Tensor::fromArray($features, [1, 10]); // 1 行 10 列

第四步：执行模型推理

$output = $model->run([$inputTensor]);

// 输出可能是推荐分数、概率等
$resultTensor = $output[0];
$scores = $resultTensor->toArray();

$topItemId = array_keys($scores, max($scores))[0];

第五步：推荐结果反馈到业务系统

$recommendedItem = getItemById($topItemId);
return json_encode([
    'recommend' => $recommendedItem
]);

✅ 技术优势

🛠️ 提示与建议

• 使用 ONNX Runtime 导出模型时选择小模型、轻量网络（如 XGBoost、MLP）；
• 输入张量必须为 float32 类型，PHP 端预处理必须精准；
• 模型更新时无需重启 PHP，只需重新加载 ONNX 文件；
• 对于并发调用，可用 RuntimePool 复用模型实例，避免重复加载。

🎁 示例模型推荐（可用于试验）

📦 最终你会得到

在 PHP 中完成以下任务：

• 接收用户请求
• 收集用户画像特征
• 构造输入张量并推理
• 输出推荐结果

不依赖外部服务，全栈纯 PHP 完成推荐系统。