如何使用PHP微服务实现分布式机器学习和智能推荐

<?php

// 连接MongoDB
$mongo = new MongoDBClient("mongodb://localhost:27017");

// 选择数据库
$db = $mongo->mydb;

// 选择集合
$collection = $db->mycollection;

// 插入数据
$data = array("name" => "John", "age" => 25);
$collection->insertOne($data);

// 查询数据
$result = $collection->findOne(array("name" => "John"));
print_r($result);

?>

<?php

// 创建SparkSession
$spark = SparkSparkSession::builder()
    ->appName("Data Preprocessing")
    ->getOrCreate();

// 读取数据
$data = $spark->read()->format("csv")
    ->option("header", "true")
    ->load("data.csv");

// 数据清洗
$data = $data->filter($data["age"] > 18);

// 特征提取
$vectorAssembler = new SparkFeatureVectorAssembler();
$vectorAssembler->setInputCols(["age"])
    ->setOutputCol("features");
$data = $vectorAssembler->transform($data);

// 打印数据
$data->show();

?>

<?php

// 加载TensorFlow库
require_once "tensorflow.php";

// 创建TensorFlow会话
$session = new TensorFlowSession();

// 定义模型
$input = new TensorFlowTensor(TensorFlowDataType::FLOAT, [2, 2]);
$const = TensorFlowMath::add($input, TensorFlowMath::scalar(TensorFlowDataType::FLOAT, 2.0));
$output = $session->run([$const], [$input->initWithValue([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])]);

// 打印结果
print_r($output);

?>

<?php

// 加载模型
$model = new MyModel();

// 接收客户端请求
$input = $_POST["input"];

// 调用模型推断
$output = $model->predict($input);

// 返回推荐结果给客户端
echo $output;

?>