PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Benutzerverhaltensanalysen und personalisierte Empfehlungen durch

PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Benutzerverhaltensanalysen und personalisierte Empfehlungen durch

Zusammenfassung:
Mit der rasanten Entwicklung des Internets führen Benutzer immer mehr Aktivitäten im Internet durch. Für Unternehmen ist es zum Schlüssel zur Nutzerakquise geworden, das Verhalten und die Vorlieben der Nutzer zu verstehen und ihnen personalisierte Empfehlungen zu geben. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP und maschinellem Lernen für die Analyse des Benutzerverhaltens und personalisierte Empfehlungen vorgestellt und anhand von Codebeispielen demonstriert.

1. Hintergrund
In den letzten Jahren sind personalisierte Empfehlungen zu einer wichtigen Strategie für Internetunternehmen geworden. Durch personalisierte Empfehlungen können Produkte oder Dienstleistungen bereitgestellt werden, die auf der Grundlage der historischen Verhaltensdaten und Interessen des Benutzers den Präferenzen des Benutzers entsprechen, wodurch die Zufriedenheit und Loyalität des Benutzers verbessert wird. Als leistungsstarke Algorithmustechnologie kann maschinelles Lernen Muster aus riesigen Datenmengen lernen und entdecken und wird häufig im Bereich personalisierter Empfehlungen eingesetzt.

2. Benutzerverhaltensanalyse

1. Datenerfassung
   Bevor wir eine Benutzerverhaltensanalyse durchführen, müssen wir Benutzerverhaltensdaten sammeln und speichern. Daten zum Benutzerverhalten können durch Überwachung der Browsing-Datensätze, Kaufdatensätze, Kommentare und anderer Informationen der Benutzer ermittelt werden. In PHP können Sie MySQL oder andere Datenbanken zum Speichern dieser Daten verwenden.
2. Datenvorverarbeitung
   Bevor wir maschinelles Lernen durchführen, müssen wir die Daten für die Analyse und Modellierung vorverarbeiten. Zu den Vorverarbeitungsschritten gehören Datenbereinigung, Datentransformation und Funktionsauswahl. PHP bietet leistungsstarke String- und Datenverarbeitungsfunktionen, die die Datenvorverarbeitung erleichtern können.
3. Funktionsextraktion
   Bei der Benutzerverhaltensanalyse müssen wir nützliche Funktionen aus Benutzerverhaltensdaten extrahieren, um das Verhalten und die Interessen des Benutzers zu beschreiben. B. Browsing-Zeit, Kaufhäufigkeit, Klicks usw. In PHP können diese Funktionen durch String-Verarbeitungs- und Analysefunktionen extrahiert werden.

3. Personalisierte Empfehlungen

1. Inhaltsbasierte Empfehlungen
   Inhaltsbasierte Empfehlungen empfehlen Benutzern ähnliche Inhalte basierend auf ihrem historischen Verhalten und ihren Interessen. Dies kann durch Textanalyse und Ähnlichkeitsberechnung erreicht werden. Das Folgende ist ein Beispielcode:

<?php
  
// 输入用户喜欢的物品列表
$user_items = array("电影1", "电影2", "音乐1", "音乐2");
  
// 所有物品的特征
$all_items = array(
    "电影1" => "喜剧",
    "电影2" => "动作",
    "电影3" => "剧情",
    "音乐1" => "流行",
    "音乐2" => "摇滚",
    "音乐3" => "古典"
);
  
// 计算相似度
$similar_items = array();
foreach ($all_items as $item => $feature) {
    $similarity = similarity($user_items, $feature);
    $similar_items[$item] = $similarity;
}
  
// 按相似度降序排序
arsort($similar_items);
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array_slice($similar_items, 0, 3);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $similarity) {
    echo $item . " (相似度：" . $similarity . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($user_items, $feature) {
    $similarity = 0;
    foreach ($user_items as $user_item) {
        if ($feature == $all_items[$user_item]) {
            $similarity++;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

2. Empfehlung für kollaboratives Filtern
   Empfehlung für kollaboratives Filtern besteht darin, dem aktuellen Benutzer Artikel zu empfehlen, die anderen Benutzern gefallen, basierend auf der Ähnlichkeit zwischen dem Benutzer und dem Artikel. Dies kann durch die Berechnung der Interessenähnlichkeit zwischen Benutzern erreicht werden. Das Folgende ist ein Beispielcode:

<?php
  
// 用户对物品的评分矩阵
$ratings = array(
    "用户1" => array("电影1" => 5, "电影2" => 4, "音乐1" => 3),
    "用户2" => array("电影1" => 2, "电影3" => 4, "音乐2" => 5),
    "用户3" => array("音乐1" => 4, "音乐2" => 3, "音乐3" => 2)
);
  
// 计算用户之间的相似度
$user_similarity = array();
foreach ($ratings as $user1 => $items1) {
    foreach ($ratings as $user2 => $items2) {
        if ($user1 != $user2) {
            $similarity = similarity($items1, $items2);
            $user_similarity[$user1][$user2] = $similarity;
        }
    }
}
  
// 按相似度降序排序
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    arsort($similarity);
    $user_similarity[$user] = $similarity;
}
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array();
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    foreach ($similarity as $similarity_user => $similarity_value) {
        foreach ($ratings[$similarity_user] as $item => $rating) {
            if (!isset($ratings[$user][$item])) {
                $recommend_items[$item] += $rating * $similarity_value;
            }
        }
    }
}
  
// 按推荐值降序排序
arsort($recommend_items);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $recommend_value) {
    echo $item . " (推荐值：" . $recommend_value . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($items1, $items2) {
    $similarity = 0;
    foreach ($items1 as $item => $score1) {
        if (isset($items2[$item])) {
            $score2 = $items2[$item];
            $similarity += $score1 * $score2;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

Fazit:
Dieser Artikel stellt vor, wie man PHP und maschinelles Lernen für die Analyse des Benutzerverhaltens und personalisierte Empfehlungen verwendet. Durch das Sammeln von Verhaltensdaten der Benutzer, die Vorverarbeitung der Daten, das Extrahieren nützlicher Funktionen und die Verwendung von Empfehlungsalgorithmen auf der Grundlage von Inhalten und kollaborativer Filterung können den Benutzern personalisierte Empfehlungen bereitgestellt werden. Wir hoffen, dass dieser Artikel bei der Durchführung von Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zur Analyse des Benutzerverhaltens und personalisierten Empfehlungen hilfreich sein wird.

Referenzen:

1. Zhang Moumou. Tsinghua University Press, 2009.
2. Li Moumou: Masterarbeit, 2017 .

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