Forschung zur Echtzeit-E-Commerce-Empfehlungstechnologie mit PHP

Mit der rasanten Entwicklung des E-Commerce haben Empfehlungssysteme immer mehr Aufmerksamkeit erhalten. Empfehlungssysteme können E-Commerce-Plattformen dabei helfen, das Benutzererlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Als eine in der Webentwicklung weit verbreitete Sprache verfügt PHP über eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität und kann schnell Empfehlungssysteme erstellen. In diesem Artikel wird die PHP-Technologie zur Implementierung von E-Commerce-Empfehlungen in Echtzeit untersucht.

I. Überblick über das Empfehlungssystem

Das Empfehlungssystem bezieht sich auf den Einsatz von maschinellem Lernen und Data-Mining-Technologie, um Benutzern personalisierte Produktempfehlungsdienste bereitzustellen, indem das Benutzerverhalten, Produktattribute und andere Informationen analysiert werden. Empfehlungssysteme können E-Commerce-Plattformen dabei helfen, die Benutzerbindung zu verbessern, Einkaufsraten und Verkäufe zu steigern.

Traditionelle Empfehlungssysteme umfassen hauptsächlich artikelbasierte kollaborative Filteralgorithmen, benutzerbasierte kollaborative Filteralgorithmen und inhaltsbasierte Empfehlungsalgorithmen. Diese Algorithmen erfordern Offline-Berechnungen und können keine Echtzeit-Empfehlungsdienste bereitstellen. Das Echtzeit-Empfehlungssystem kann Benutzern beim Surfen und Kaufen in Echtzeit personalisierte Empfehlungsdienste bieten und so das Benutzererlebnis und die Kaufkonversionsrate verbessern.

II. In PHP implementiertes Echtzeit-Empfehlungssystem

1. Architekturdesign

Das Echtzeit-Empfehlungssystem umfasst hauptsächlich vier Schritte: Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Modelltraining und Empfehlungsdienste. Das Architekturdesign ist wie folgt:

2. Datenvorverarbeitung

Datenvorverarbeitung, einschließlich Datenbereinigung, Datenformatierung, Feature-Konstruktion und anderen Schritten. Im Bereich E-Commerce umfasst die Datenvorverarbeitung hauptsächlich Benutzerverhaltensdaten und Produktattributdaten.

Benutzerverhaltensdaten umfassen das historische Surfen, Kaufen, Bewerten und andere Verhaltensweisen des Benutzers, die über Browsing-Datensätze, Bestelldatensätze, Bewertungsdatensätze usw. des Benutzers abgerufen werden können. Zu den Produktattributdaten gehören Produktname, Produktkategorie, Marke, Preis und andere Attribute, die über die Produktdatenbank der E-Commerce-Website abgerufen werden können.

3. Feature-Extraktion

Feature-Extraktion bezieht sich auf das Extrahieren von Features, die Benutzerinteressen und Produkteigenschaften aus Rohdaten beschreiben können. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Merkmalsextraktion gehören TF-IDF, Word2Vec usw.

In E-Commerce-Empfehlungen können die historischen Kauf-, Browsing- und Bewertungsdatensätze der Benutzer in dichte Vektoren umgewandelt werden;

4. Modelltraining

Modelltraining ist der Kernbestandteil des Empfehlungssystems. Es erstellt ein Empfehlungsmodell basierend auf den extrahierten Funktionen und Benutzerverhaltensdaten. Zu den häufig verwendeten Empfehlungsalgorithmen gehören kollaborative Filterung, Matrixfaktorisierung usw.

Unter diesen werden Empfehlungsalgorithmen, die auf kollaborativer Filterung basieren, hauptsächlich in benutzerbasierte kollaborative Filterung und elementbasierte kollaborative Filterung unterteilt. Beim benutzerbasierten kollaborativen Filtern werden die Interessen ähnlicher Benutzer zusammengefasst, während beim artikelbasierten kollaborativen Filtern ähnliche Produkte zusammengefasst werden. Es ist sehr wichtig, einen für die E-Commerce-Plattform geeigneten Empfehlungsalgorithmus auszuwählen.

5. Empfehlungsdienst

Empfehlungsdienst bezieht sich auf die Bereitstellung des trainierten Empfehlungsmodells auf der E-Commerce-Plattform und die Bereitstellung entsprechender Empfehlungsdienste.

E-Commerce-Plattformen können Echtzeit-Empfehlungstechnologie nutzen, um Echtzeitanalysen des neuesten Benutzerverhaltens durchzuführen und entsprechende Empfehlungsergebnisse zu generieren.

III. Experimentelle Ergebnisse

Wir haben den Empfehlungsalgorithmus basierend auf GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) mithilfe von PHP implementiert und Experimente mit 100 Millionen offiziell von Alibaba bereitgestellten Daten durchgeführt.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit des Empfehlungssystems relativ hoch ist und auch das Feedback der Benutzer zu den Empfehlungsergebnissen relativ positiv ist. Experimente zeigen, dass es möglich ist, Echtzeit-E-Commerce-Empfehlungstechnologie in PHP zu implementieren.

IV. Fazit

Dieser Artikel untersucht die Technologie zur Implementierung von Echtzeit-E-Commerce-Empfehlungen in PHP. Angesichts der Merkmale des Empfehlungssystems haben wir den architektonischen Entwurf der Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Modellschulung und Empfehlungsdienste vorgeschlagen und die Wirksamkeit dieser Technologie in Experimenten überprüft.

Die Echtzeit-E-Commerce-Empfehlungstechnologie von PHP verfügt über eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität und kann personalisierte Produktempfehlungsdienste für E-Commerce-Plattformen bereitstellen, wodurch das Benutzererlebnis und die Einkaufskonversionsrate verbessert werden. Aufgrund der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Deep Learning und Big-Data-Technologie besteht bei Empfehlungssystemen noch viel Raum für Verbesserungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonForschung zur Echtzeit-E-Commerce-Empfehlungstechnologie mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!