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隨著移動互聯網的發展和人們對于個性化推薦的需求增加，基于位置的實時推薦系統變得越來越重要。Workerman作為PHP的高性能框架，可以輕松實現實時推薦系統的構建。本文將主要介紹如何使用Workerman實現基于位置的實時推薦系統，并提供具體的代碼示例。

確定系統架構

在實現基于位置的實時推薦系統時，我們需要考慮以下問題：

（1）如何獲取用戶的位置信息？

（2）如何將位置信息存儲到數據庫中？

（3）如何計算兩個用戶之間的距離？

（4）如何實時更新推薦結果？

針對以上問題，我們可以采用以下的系統架構：

（1）使用HTML5的geolocation API獲取用戶的位置信息。

（2）將位置信息存儲到MySQL數據庫中。

（3）通過使用haversine公式計算兩個用戶之間的距離。

（4）在服務器端實時計算推薦結果并返回給客戶端。

客戶端實現

首先，我們需要在HTML5中使用geolocation API獲取用戶的位置信息：

if (navigator.geolocation) {
    navigator.geolocation.getCurrentPosition(showPosition);
} else {
    alert("Geolocation API is not supported in your browser.");
}
 
function showPosition(position) {
    var lat = position.coords.latitude;
    var lng = position.coords.longitude;
 
    // 將經緯度發送到服務器端進行處理
    var xhr = new XMLHttpRequest();
    xhr.open("POST", "http://localhost:2345/savePosition.php", true);
    xhr.setRequestHeader("Content-type", "application/x-www-form-urlencoded");
    xhr.send("lat=" + lat + "&lng=" + lng);
}

登錄后復制

這里我們將經緯度通過POST請求發送到服務器端的savePosition.php文件中進行處理。

在服務器端，我們可以使用Workerman的MySQL類將位置信息存儲到MySQL數據庫中：

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
use WorkermanMySQLConnection;
 
$db = new Connection('localhost', '3306', 'root', 'password', 'dbname');
 
$lat = $_POST['lat'];
$lng = $_POST['lng'];
 
$db->insert('user_position', array('lat' => $lat, 'lng' => $lng));

登錄后復制

這里我們將用戶的位置信息存儲到了名為user_position的表中。

服務端實現

為了計算兩個用戶之間的距離，我們可以使用haversine公式。

haversine公式的實現如下：

DELTA_LATITUDE = LATITUDE_B - LATITUDE_A
DELTA_LONGITUDE = LONGITUDE_B - LONGITUDE_A
a = sin(DELTA_LATITUDE/2)^2 + cos(LATITUDE_A) * cos(LATITUDE_B) * sin(DELTA_LONGITUDE/2)^2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
DISTANCE = EARTH_RADIUS * c

登錄后復制

在PHP中，實現haversine公式的代碼如下：

function haversineDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)
{
    $earth_radius = 6371;
 
    $delta_latitude = deg2rad($lat2 - $lat1);
    $delta_longitude = deg2rad($lng2 - $lng1);
 
    $a = sin($delta_latitude / 2) * sin($delta_latitude / 2) + cos(deg2rad($lat1)) * cos(deg2rad($lat2)) * sin($delta_longitude / 2) * sin($delta_longitude / 2);
    $c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a));
    $distance = $earth_radius * $c;
 
    return $distance;
}

登錄后復制

通過以上的代碼，我們可以計算兩個用戶之間的距離，根據距離和用戶的興趣愛好信息，我們可以實時計算推薦結果并返回給客戶端。代碼實現如下：

function getRecommendations($user_id, $lat, $lng)
{
    $earth_radius = 6371;
    $max_distance = 20;
 
    $query = "SELECT id, lat, lng, interests FROM user_position WHERE id != '$user_id'";
    $result = $db->query($query);
 
    $recommendations = array();
 
    while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        $distance = haversineDistance($lat, $lng, $row['lat'], $row['lng']);
 
        if ($distance <= $max_distance) {
            $interests = explode(",", $row['interests']);
            $common_interests = array_intersect($user_interests, $interests);
 
            if (count($common_interests) > 0) {
                $recommendations[] = $row['id'];
            }
        }
    }
 
    return $recommendations;
}

登錄后復制

總結

通過本文，我們學習了如何使用Workerman實現基于位置的實時推薦系統，并提供了具體的代碼示例。實時推薦系統是一個非常實用的應用，在商業領域、社交網絡等方面都有廣泛的應用前景。希望本文能夠對你了解如何使用Workerman實現實時推薦系統有所幫助。