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

优势	描述
⚡ 性能好	SIMD 加速，低延迟推理
💡 可嵌入	不需要调用外部 Python 微服务
🔐 安全	本地部署，不暴露模型接口
🔁 可扩展	模型可以替换 / 多模型共存