So implementieren Sie ein Empfehlungssystem in PHP

Mit der Entwicklung des Internets haben Empfehlungssysteme im E-Commerce, in den sozialen Medien und in anderen Bereichen glänzt. Ein Empfehlungssystem ist eine automatisierte Technologie, die Benutzern basierend auf ihrem Verhalten und ihren Vorlieben Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte empfehlen kann. PHP ist eine beliebte Web-Programmiersprache. Die Implementierung eines Empfehlungssystems in PHP ist ein Thema, das Aufmerksamkeit verdient. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie ein Empfehlungssystem in PHP implementieren.

1. Funktionsprinzip des Empfehlungssystems

Das Empfehlungssystem umfasst normalerweise zwei Phasen: Offline-Schulung und Online-Empfehlung. Offline-Training bezieht sich auf die Verwendung historischer Daten für das Modelltraining, um Benutzerinteressenmodelle und Artikelmerkmalsmodelle zu erhalten. Online-Empfehlungen basieren auf dem aktuellen Verhaltens- und Interessenmodell des Benutzers, prognostizieren das nächste Verhalten des Benutzers und liefern personalisierte Empfehlungsergebnisse.

Das Funktionsprinzip des Empfehlungssystems lässt sich einfach in den folgenden Schritten zusammenfassen:

1. Datenerfassung: Sammeln Sie verschiedene Verhaltensdaten von Benutzern, einschließlich Browserverlauf, Kaufaufzeichnungen, Bewertungen usw.
2. Merkmalsextraktion: Extrahieren Sie basierend auf den gesammelten Daten den Merkmalsvektor des Produkts und den Interessenvektor des Benutzers.
3. Modelltraining: Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Empfehlungsmodelle anhand historischer Daten zu trainieren.
4. Generierung von Empfehlungsergebnissen: Prognostizieren Sie basierend auf dem Interessenmodell und dem Produktmerkmalsmodell des Benutzers das Verhalten des Benutzers und generieren Sie Empfehlungsergebnisse.
5. Sortieren der Empfehlungsergebnisse: Sortieren Sie die Empfehlungsergebnisse nach ihren Bewertungen, um Benutzern die Produkte anzuzeigen, an denen sie am wahrscheinlichsten interessiert sind.

2. Häufig verwendete Algorithmen in Empfehlungssystemen

Die Algorithmen von Empfehlungssystemen können hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt werden: inhaltsbasierte Empfehlungen und kollaborative Filterempfehlungen. Inhaltsbasierte Empfehlungen sind Empfehlungen, die auf den Inhaltsattributen von Artikeln basieren, beispielsweise Produkt-Tags oder Beschreibungen. Die Empfehlung zur kollaborativen Filterung basiert auf dem Verhaltensverlauf des Benutzers. Empfehlungsalgorithmen für die kollaborative Filterung können in benutzerbasierte kollaborative Filterung und elementbasierte kollaborative Filterung unterteilt werden.

1. Benutzerbasierter kollaborativer Filteralgorithmus

Benutzerbasierter kollaborativer Filteralgorithmus ist ein Algorithmus, der Empfehlungen basierend auf dem historischen Verhalten des Benutzers abgibt. Die Grundidee besteht darin, dass zwei Benutzer wahrscheinlich an demselben Produkt interessiert sind, wenn sie in der Vergangenheit sehr ähnliche Verhaltensweisen aufweisen. Der Kern dieses Algorithmus besteht darin, die Ähnlichkeit zwischen zwei Benutzern zu finden. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Ähnlichkeitsberechnung gehören der euklidische Abstand, der Pearson-Korrelationskoeffizient, die Kosinusähnlichkeit usw.

2. Artikelbasierter kollaborativer Filteralgorithmus

Der artikelbasierte kollaborative Filteralgorithmus ist ein Algorithmus, der Artikel basierend auf ihrer Ähnlichkeit empfiehlt. Die Grundidee besteht darin, dass, wenn zwei Artikel von vielen Benutzern gleichzeitig gekauft oder angesehen werden, die beiden Artikel wahrscheinlich ähnliche Attribute oder Eigenschaften aufweisen. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Ähnlichkeitsberechnung gehören Kosinusähnlichkeit, Jaccard-Ähnlichkeit usw.

3. Schritte zur Implementierung des Empfehlungssystems

Um das Empfehlungssystem in PHP zu implementieren, können Sie die folgenden Schritte ausführen:

1. Datenerfassung: Sammeln Sie historische Verhaltensdaten der Benutzer, einschließlich Browsing-Datensätze, Suchbegriffe, Kaufdatensätze, Bewertungen usw. warten.
2. Funktionsextraktion: Extrahieren Sie Produktfunktionen mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und extrahieren Sie Benutzerinteressenfunktionen basierend auf dem historischen Benutzerverhalten.
3. Modelltraining: Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Modelle anhand historischer Verhaltensdaten zu trainieren.
4. Generierung von Empfehlungsergebnissen: Prognostizieren Sie das Verhalten des Benutzers basierend auf dem Interessenmodell und dem Produktmerkmalsmodell des Benutzers und generieren Sie Empfehlungsergebnisse.
5. Sortieren der Empfehlungsergebnisse: Sortieren Sie die Empfehlungsergebnisse nach ihren Bewertungen und zeigen Sie die Produkte an, die für den Benutzer am wahrscheinlichsten von Interesse sind.

4. Anwendungsszenarien von Empfehlungssystemen

Empfehlungssysteme werden häufig im E-Commerce, in sozialen Medien, bei Nachrichtenempfehlungen usw. eingesetzt. Im Bereich E-Commerce können Empfehlungssysteme Benutzern relevante Produkte auf der Grundlage ihrer historischen Kaufaufzeichnungen oder ihres Surfverhaltens empfehlen und so die Kaufkonversionsrate und den Stückpreis des Benutzers verbessern. In Social-Media-Anwendungen können Empfehlungssysteme Benutzern basierend auf ihren sozialen Beziehungen und ihrem historischen Aktivitätsverhalten interessierte Personen oder Inhalte empfehlen. Im Hinblick auf Nachrichtenempfehlungen kann das Empfehlungssystem Benutzern relevante Berichte basierend auf dem Interessenmodell des Benutzers und seinem historischen Leseverhalten empfehlen.

5. Zusammenfassung

Empfehlungssysteme spielen im Internetbereich eine immer wichtigere Rolle. Als beliebte Web-Programmiersprache kann PHP auch die Funktion eines Empfehlungssystems implementieren. In diesem Artikel werden das Funktionsprinzip, gängige Algorithmen und Implementierungsschritte des Empfehlungssystems sowie die Anwendungsszenarien des Empfehlungssystems vorgestellt. Ich hoffe, dieser Artikel kann PHP-Enthusiasten als Referenz und Hilfe dienen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie ein Empfehlungssystem in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!