Verwendung von PHP zur Implementierung von Click-Through-Rate-Schätzungen und Werbeempfehlungsmodellen

So verwenden Sie PHP zur Implementierung von Klickratenschätzungen und Werbeempfehlungsmodellen

Klickratenschätzungen und Werbeempfehlungsmodelle sind sehr wichtige Technologien im Bereich der Internetwerbung. Die Schätzung der Klickrate kann Werbetreibenden dabei helfen, die Anzahl der Klicks auf Anzeigen besser einzuschätzen und so Werberessourcen angemessen zuzuweisen. Das Werbeempfehlungsmodell kann basierend auf den Interessen und dem Verhalten des Nutzers passende Anzeigen empfehlen und so die Conversion-Rate der Werbung verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der PHP-Sprache Modelle zur Schätzung der Klickrate und zur Werbeempfehlung implementieren. Außerdem werden Codebeispiele beigefügt, um den Lesern ein besseres Verständnis und eine bessere Anwendung zu ermöglichen.

1. Modell zur Vorhersage der Klickrate

Das Modell zur Vorhersage der Klickrate prognostiziert die Klickrate des Benutzers für die Anzeige basierend auf dem historischen Verhalten des Benutzers und den Merkmalen der Anzeige. Zu den häufig verwendeten Modellen zur Vorhersage der Klickrate gehören lineare Regressionsmodelle, logistische Regressionsmodelle und Entscheidungsbaummodelle zur Gradientenverstärkung.

Das Folgende ist ein Beispiel für PHP-Code, der ein logistisches Regressionsmodell verwendet, um eine Schätzung der Klickrate zu erreichen:

<?php
// 训练数据
$trainingData = [
    [2, 0, 1, 1],
    [3, 1, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1],
    [4, 0, 1, 0],
];

// 训练目标
$targets = [1, 0, 1, 0];

// 载入逻辑回归模型库
require_once('LogisticRegression.php');

// 初始化逻辑回归模型
$model = new LogisticRegression();

// 使用训练数据训练模型
$model->train($trainingData, $targets);

// 预测新数据
$newData = [2, 0, 0, 1];
$prediction = $model->predict($newData);

// 输出预测结果
echo "点击率预估：" . $prediction;
?>

Im obigen Code verwenden wir einen Trainingsdatensatz und den entsprechenden Zielwert, um das logistische Regressionsmodell zu trainieren. Anschließend können wir das trainierte Modell verwenden, um die neuen Daten vorherzusagen und die geschätzte Klickrate zu erhalten.

2. Werbeempfehlungsmodell

Das Werbeempfehlungsmodell empfiehlt Nutzern passende Anzeigen basierend auf ihren Interessen und Verhaltensmerkmalen. Zu den häufig verwendeten Werbeempfehlungsmodellen gehören kollaborative Filtermodelle, Inhaltsempfehlungsmodelle und Deep-Learning-Modelle.

Das Folgende ist ein Beispiel für PHP-Code, der das kollaborative Filtermodell verwendet, um Anzeigenempfehlungen zu implementieren:

<?php
// 用户-广告兴趣矩阵
$interestMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0],
];

// 广告-特征矩阵
$featureMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0],
];

// 计算用户和广告之间的相似度
function similarity($user, $ad) {
    $numerator = 0;
    $denominator = 0;
    for ($i = 0; $i < count($user); $i++) {
        $numerator += $user[$i] * $ad[$i];
        $denominator += pow($user[$i], 2) * pow($ad[$i], 2);
    }
    return $numerator / sqrt($denominator);
}

// 为用户推荐广告
function recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user) {
    $recommendations = [];
    for ($i = 0; $i < count($featureMatrix); $i++) {
        $similarity = similarity($interestMatrix[$user], $featureMatrix[$i]);
        array_push($recommendations, $similarity);
    }
    return $recommendations;
}

// 设置用户
$user = 0;

// 获取广告推荐列表
$recommendations = recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user);

// 输出推荐结果
echo "广告推荐列表：" . implode(", ", $recommendations);
?>

Im obigen Code definieren wir zunächst die Benutzeranzeigen-Interessenmatrix und die Anzeigenfunktionsmatrix und berechnen dann die Ähnlichkeit zwischen der Benutzer und die Werbung Dulai empfiehlt den Benutzern Anzeigen. Schließlich können wir die Empfehlungsliste abrufen und die Ergebnisse ausgeben.

Zusammenfassung:

In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zur Implementierung von Klickratenschätzungen und Werbeempfehlungsmodellen vorgestellt und entsprechende Codebeispiele beigefügt. Diese Modelle können Werbetreibenden dabei helfen, die Anzahl der Klicks auf Anzeigen besser vorherzusagen und geeignete Anzeigen zu empfehlen, wodurch die Werbewirksamkeit und die Konversionsraten verbessert werden. Leser können die Wirksamkeit von Internetwerbung weiter verbessern, indem sie diese Modelle erlernen und anwenden. Ich hoffe, dieser Artikel kann den Lesern hilfreich sein!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von PHP zur Implementierung von Click-Through-Rate-Schätzungen und Werbeempfehlungsmodellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!