Wie man PHP verwendet, um einen Empfehlungsalgorithmus in der Entwicklung von Einkaufszentren zu implementieren

Mit der rasanten Entwicklung der E-Commerce-Branche ist der Empfehlungsalgorithmus des Einkaufszentrums immer wichtiger geworden. Der Empfehlungsalgorithmus kann Benutzern personalisierte Empfehlungsdienste bereitstellen, wodurch die Kaufrate des Benutzers erhöht und dem Einkaufszentrum mehr Umsatz beschert wird. In der Mall-Entwicklung ist PHP eine häufig verwendete Programmiersprache, und wie man PHP zur Implementierung von Empfehlungsalgorithmen verwendet, ist das Thema, das wir in diesem Artikel besprechen werden.

1. Übersicht über den Empfehlungsalgorithmus

Der Empfehlungsalgorithmus ist eine Datenanalysetechnologie, die auf Benutzerverhaltensdaten, historischen Browsing-Datensätzen, Kaufdatensätzen, Suchdatensätzen und anderen Daten basiert Daten empfehlen Produkte, die Benutzer in der Vergangenheit durchsucht, gekauft und gesucht haben, und erhöhen so die Kaufrate des Benutzers.

Zu den derzeit häufig verwendeten Empfehlungsalgorithmen gehören inhaltsbasierte Empfehlungsalgorithmen, kollaborative Filterempfehlungsalgorithmen, auf Matrixzerlegung basierende Empfehlungsalgorithmen usw. Unter anderem konzentriert sich der inhaltsbasierte Empfehlungsalgorithmus auf die Textbeschreibung und die Eigenschaften des Produkts; der kollaborative Filter-Empfehlungsalgorithmus analysiert Benutzerverhaltensdaten, findet Ähnlichkeiten zwischen Benutzern und empfiehlt Benutzern ähnliche Produkte; Es geht darum, Produkte zu empfehlen, die dem Benutzer gefallen könnten, indem die Benutzer-Produkt-Matrix zerlegt wird.

2. So implementieren Sie einen Empfehlungsalgorithmus in PHP

Es gibt im Allgemeinen zwei Methoden, um einen Empfehlungsalgorithmus in PHP zu implementieren: Verwenden Sie eine Open-Source-Empfehlungssystembibliothek oder schreiben Sie Ihren eigenen Empfehlungsalgorithmus .

1. Verwenden Sie Open-Source-Empfehlungssystembibliotheken

Derzeit gibt es viele Open-Source-Empfehlungssystembibliotheken auf dem Markt, wie Apache Mahout, LensKit , usw. Diese Bibliotheken unterstützen im Allgemeinen mehrere Empfehlungsalgorithmen und stellen Tools und APIs zur Implementierung dieser Algorithmen bereit, was die Arbeit von Entwicklern erheblich vereinfachen kann.

Am Beispiel von Apache Mahout: Wenn Sie den Empfehlungsalgorithmus basierend auf der Matrixzerlegung verwenden möchten, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

(1) Laden Sie Apache Mahout herunter und entpacken Sie es lokal;

(2) Verwenden Sie den folgenden Befehl in der Konsole, um die Benutzerproduktmatrixdatei zu generieren:

mahout seq2sparse -i input.csv -o Output - ow --maxDFPercent 85 -- benanntVector

Unter diesen ist input.csv eine CSV-Datei mit Benutzerproduktdaten, Ausgabe ist der Ausgabeordner, --maxDFPercent 85 wird verwendet, um Wörter mit a herauszufiltern Der DF-Wert (Dokumenthäufigkeit) ist höher als 85 % des Elements. --namedVector bedeutet, dass ein benannter Vektor generiert wird.

(3) Verwenden Sie den folgenden Befehl, um das Modell zu trainieren:

mahout parallelALS -i Output/tfidf-vectors -o Output/Model -n 10 -r 0.05 -b 0.5 -- implicitFeedback true --lambda 0.1 --numThreadsPerSolver 1

Unter diesen ist „output/tfidf-vectors“ der im zweiten Schritt generierte Benutzerproduktmatrixordner und „output/model“ der Ausgabemodellordner , -n 10 bedeutet, dass die Anzahl der Faktoren auf 10 gesetzt wird, -r 0,05 bedeutet, dass die Lernrate auf 0,05 gesetzt wird, und -b 0,5 bedeutet, dass der Regularisierungskoeffizient auf 0,5 gesetzt wird.

(4) Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Bewertung des Produkts durch den Benutzer vorherzusagen:

mahout Recommendfactorized -i Ausgabe/TFIDF-Vektoren -o Ausgabe/Empfehlungen -m Ausgabe/ model -n 10

Darunter sind „output/tfidf-vectors“, „output/model“ und „-n 10“ dieselben wie die vorherigen Befehle, und „output/recommendations“ ist der Ausgabeergebnisordner.

2. Schreiben Sie Ihren eigenen Empfehlungsalgorithmus

Wenn die Verwendung der Open-Source-Empfehlungssystembibliothek Ihre Anforderungen nicht erfüllen kann oder Sie ein tieferes Verständnis wünschen und Beherrschung des Empfehlungsalgorithmus Um das Prinzip umzusetzen, können Sie den Empfehlungsalgorithmus selbst schreiben.

Am Beispiel des Empfehlungsalgorithmus basierend auf der Matrixzerlegung lauten die spezifischen Schritte wie folgt:

(1) Benutzerproduktdaten lesen und eine Benutzerproduktmatrix erstellen ; #🎜🎜 #

(2) Verwenden Sie den SVD-Zerlegungs- oder ALS-Zerlegungsalgorithmus, um die Benutzer-Faktor-Matrix und die Faktor-Waren-Matrix zu erhalten Liste für jeden BenutzerDas heißt, basierend auf der Benutzer-Faktor-Matrix und der Faktor-Produkt-Matrix werden die N Produkte mit den höchsten Bewertungen berechnet und als Empfehlungsliste verwendet.

3. Tipps zur Optimierung der Leistung des Empfehlungsalgorithmus

Bei der Implementierung des Empfehlungsalgorithmus müssen Sie auch die folgenden Tipps beachten, um die Leistung zu verbessern und Genauigkeit des Algorithmus:

Datenvorverarbeitung

1. Vor dem Erstellen der Benutzer-Produkt-Matrix müssen die Daten vorverarbeitet werden, z. B. durch Entfernen unnötige Informationen, Löschen abnormaler Daten usw.

Algorithmusparameter auswählen

2. Unterschiedliche Algorithmusparameter wirken sich auf die Leistung und Genauigkeit des Algorithmus aus. Normalerweise können die Algorithmusparameter kontinuierlich durch Versuch und Irrtum angepasst werden, bis die optimale Kombination gefunden ist.

Inkrementelles Lernen

3. Mit der kontinuierlichen Zunahme der Daten im Empfehlungssystem müssen die Benutzerelementmatrix und das Modell in einem aktualisiert werden rechtzeitig. Inkrementelles Lernen kann verwendet werden, um nur die neu hinzugefügten Daten zu aktualisieren, ohne das gesamte Modell neu zu trainieren.

4. Fazit

Die Implementierung des Empfehlungsalgorithmus ist entscheidend für die Entwicklung des Einkaufszentrums. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP Empfehlungsalgorithmen implementieren, und es werden Techniken zur Optimierung der Algorithmusleistung vorgestellt. In der tatsächlichen Entwicklung müssen entsprechend den tatsächlichen Bedingungen unterschiedliche Empfehlungsalgorithmen und Implementierungsmethoden ausgewählt werden, um die Kaufrate des Benutzers und den Umsatz des Einkaufszentrums zu erhöhen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man PHP verwendet, um einen Empfehlungsalgorithmus in der Entwicklung von Einkaufszentren zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!