So implementieren Sie einen Empfehlungsalgorithmus mit PHP

So implementieren Sie einen Empfehlungsalgorithmus mit PHP

Einführung:
Der Empfehlungsalgorithmus spielt in heutigen Internetanwendungen eine wichtige Rolle. Er kann Benutzern personalisierte Empfehlungsinhalte basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben des Benutzers bereitstellen. PHP als weit verbreitete Skriptsprache kann auch zur Implementierung von Empfehlungsalgorithmen verwendet werden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP einen einfachen Empfehlungsalgorithmus basierend auf kollaborativer Filterung implementieren, und entsprechende Codebeispiele bereitstellen.

1. Was ist ein kollaborativer Filteralgorithmus? Der kollaborative Filterungsalgorithmus empfiehlt Inhalte, die für Benutzer von Interesse sein könnten, indem er die gemeinsamen Interessen der Benutzer analysiert. Der kollaborative Filteralgorithmus findet andere Benutzer, die ähnliche Hobbys wie der aktuelle Benutzer haben, basierend auf den Ähnlichkeiten zwischen Benutzern, und gibt dann Empfehlungen für den aktuellen Benutzer basierend auf der Bewertung eines Artikels durch diese ähnlichen Benutzer. Kollaborative Filteralgorithmen können in zwei Typen unterteilt werden:

Benutzerbasierte kollaborative Filterung: Verwenden Sie die Verhaltensdaten anderer Benutzer, die mit dem aktuellen Benutzer gemeinsame Interessen haben, um Empfehlungen abzugeben.
1. Artikelbasierte kollaborative Filterung: Nutzen Sie die Ähnlichkeit zwischen anderen Artikeln und den Artikeln, an denen der aktuelle Benutzer interessiert ist, um Empfehlungen abzugeben.

In diesem Artikel wird am Beispiel des benutzerbasierten kollaborativen Filteralgorithmus erläutert, wie PHP zur Implementierung des Empfehlungsalgorithmus verwendet wird.

2. Implementierungsschritte

Daten zum Benutzerverhalten sammeln
1. Der Empfehlungsalgorithmus muss sich auf Daten zum Benutzerverhalten stützen, z. B. Benutzerbewertungen von Produkten, Lieblingsfilmen, Browserverlauf usw. Um das Beispiel zu vereinfachen, gehen wir davon aus, dass bereits eine Datentabelle zum Benutzerverhalten vorhanden ist, die Felder wie Benutzer-ID, Artikel-ID und Benutzerbewertung des Artikels enthält.
   
2. Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Benutzern

   Die Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Benutzern ist der Kern des kollaborativen Filteralgorithmus. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Ähnlichkeitsberechnung gehören der euklidische Abstand, der Pearson-Korrelationskoeffizient usw. Hier verwenden wir den Pearson-Korrelationskoeffizienten, um die Ähnlichkeit zwischen Benutzern zu berechnen. Die Formel des Pearson-Korrelationskoeffizienten lautet wie folgt:
   

   similarity(u, v) = sum((r(u, i) - avg(u)) * (r(v, i) - avg(v))) / (sqrt(sum((r(u, i) - avg(u))^2)) * sqrt(sum((r(v, i) - avg(v))^2)))

   wobei Ähnlichkeit(u, v) die Ähnlichkeit zwischen den Benutzern u und v darstellt, r(u, i) die Bewertung des Elements i durch Benutzer u darstellt und avg(u) Benutzer The darstellt durchschnittliche Bewertung von Ihnen.

Das Folgende ist ein Beispiel für eine Funktion in PHP, die den Pearson-Korrelationskoeffizienten berechnet:

function pearson($ratings1, $ratings2) {
  $sum1 = $sum2 = $sumSq1 = $sumSq2 = $pSum = 0;
  $n = count($ratings1);

  foreach ($ratings1 as $item => $rating) {
    if (array_key_exists($item, $ratings2)) {
      $sum1 += $rating;
      $sum2 += $ratings2[$item];
      $sumSq1 += pow($rating, 2);
      $sumSq2 += pow($ratings2[$item], 2);
      $pSum += $rating * $ratings2[$item];
    }
  }

  $num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n);
  $den = sqrt(($sumSq1 - pow($sum1, 2) / $n) * ($sumSq2 - pow($sum2, 2) / $n));

  if ($den == 0) return 0;

  return $num / $den;
}

Diese Funktion empfängt zwei Bewertungsfelder als Parameter und gibt den Pearson-Korrelationskoeffizienten zwischen den beiden Bewertungsfeldern zurück.

Empfehlungen für Benutzer
3. Nachdem wir die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnet haben, können wir basierend auf der Ähnlichkeit Empfehlungen für den aktuellen Benutzer aussprechen. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:
   
Durchsuchen Sie die Benutzerverhaltensdaten und finden Sie die k Benutzer, die dem aktuellen Benutzer am ähnlichsten sind.
Empfehlen Sie basierend auf den Bewertungsdaten dieser k Benutzer Artikel, für die der aktuelle Benutzer keine Bewertung abgegeben hat.

Das Folgende ist ein Beispiel für eine Funktion in PHP, die Benutzer empfiehlt:

function recommend($user, $data, $k) {
  $total = array();
  $simSum = array();

  foreach ($data as $otherUser => $ratings) {
    if ($otherUser != $user) {
      $similarity = pearson($data[$user], $ratings);

      if ($similarity > 0) {
        foreach ($ratings as $item => $rating) {
          if (!array_key_exists($item, $data[$user])) {
            if (!array_key_exists($item, $total)) {
              $total[$item] = 0;
              $simSum[$item] = 0;
            }

            $total[$item] += $rating * $similarity;
            $simSum[$item] += $similarity;
          }
        }
      }
    }
  }

  $recommendations = array();
  foreach ($total as $item => $score) {
    $recommendations[$item] = $score / $simSum[$item];
  }

  arsort($recommendations);
  return $recommendations;
}

Diese Funktion empfängt den aktuellen Benutzer, Benutzerverhaltensdaten und die Anzahl der zu empfehlenden Elemente k als Parameter und gibt ein assoziatives Array zurück, das die Empfehlung darstellt Ergebnisse, wobei der Schlüssel die Artikel-ID und der Wert die Empfehlungsbewertung ist.

4. Zusammenfassung

Der kollaborative Filteralgorithmus ist ein häufig verwendeter Empfehlungsalgorithmus, mit dem personalisierte Empfehlungsinhalte erzielt werden können. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP einen einfachen benutzerbasierten kollaborativen Filteralgorithmus implementieren und entsprechende Codebeispiele bereitstellen. Natürlich müssen in praktischen Anwendungen viele Details und Leistungsoptimierungen berücksichtigt werden, z. B. die Verarbeitung großer Datenmengen und die Verhinderung einer Überanpassung. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen den Einstieg in die Implementierung von Empfehlungsalgorithmen erleichtern und einige Referenzen für weitere eingehende Studien liefern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie einen Empfehlungsalgorithmus mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!