So verwenden Sie PHP zum Erstellen von AB-Tests und zur Effektbewertung von Empfehlungssystemen

So verwenden Sie PHP zum Erstellen von AB-Tests und zur Effektbewertung von Empfehlungssystemen

Einführung:
Empfehlungssysteme sind ein sehr wichtiger Bestandteil moderner Internetanwendungen. Sie können Inhalte empfehlen, die für Benutzer aufgrund ihrer Verhaltensdaten und ihrer persönlichen Daten von Interesse sein könnten Vorlieben. Beim Aufbau eines Empfehlungssystems sind AB-Tests und Wirkungsbewertung ein sehr wichtiger Schritt. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zum Erstellen von AB-Tests und zur Effektbewertung des Empfehlungssystems vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt.

1. Prinzipien und Schritte des AB-Tests
AB-Tests sind ein Vergleichsexperiment zur Bewertung der Unterschiede im Benutzerverhalten zwischen verschiedenen Versionen von Empfehlungsalgorithmen oder -strategien. Die grundlegenden Schritte des AB-Tests sind wie folgt:

1. Legen Sie experimentelle Ziele fest: Klären Sie den empfohlenen Algorithmus oder die empfohlene Strategie, die getestet werden soll, und die erwarteten Auswirkungen.
2. Zufällige Gruppierung: Teilen Sie Benutzer nach dem Zufallsprinzip in Versuchsgruppen und Kontrollgruppen ein. Die Versuchsgruppe erhält neue Empfehlungsalgorithmen oder -strategien und die Kontrollgruppe nutzt bestehende Empfehlungsalgorithmen oder -strategien.
3. Experimente implementieren: Wenden Sie basierend auf den Gruppierungsergebnissen unterschiedliche Empfehlungsalgorithmen oder -strategien auf die Experimentalgruppe und die Kontrollgruppe in derselben Umgebung an.
4. Datenerfassung und -analyse: Sammeln und analysieren Sie Daten zum Benutzerverhalten und vergleichen Sie die Unterschiede zwischen der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe, um die Wirkung des empfohlenen Algorithmus oder der empfohlenen Strategie zu bewerten.

2. Verwenden Sie PHP für AB-Tests

1. Richten Sie die Experiment- und Kontrollgruppe ein:
   Um AB-Tests zu implementieren, müssen Sie Benutzer zunächst nach dem Zufallsprinzip in Experimentalgruppen und Kontrollgruppen einteilen. In PHP können Sie die Funktion rand() verwenden, um Zufallszahlen zu generieren und die Versuchsgruppe und die Kontrollgruppe anhand des Bereichs der Zufallszahlen zu unterscheiden.

$userId = 123; // 用户ID
$randomNumber = rand(1, 100); // 生成1-100之间的随机数

if ($randomNumber <= 50) {
    $group = 'experimental'; // 实验组
} else {
    $group = 'control'; // 对照组
}

2. Experimente umsetzen:
   Wenden Sie basierend auf den Gruppierungsergebnissen unterschiedliche Empfehlungsalgorithmen oder -strategien auf die Experimentalgruppe und die Kontrollgruppe an. Am Beispiel empfohlener Artikel bestimmen Sie anhand der Gruppierungsergebnisse, ob der Benutzer zur Experimentalgruppe oder zur Kontrollgruppe gehört, und rufen dann jeweils unterschiedliche Empfehlungsfunktionen auf.

$recommendedArticles = [];

if ($group == 'experimental') {
    $recommendedArticles = getExperimentalRecommendations($userId);
} elseif($group == 'control') {
    $recommendedArticles = getControlRecommendations($userId);
}

// 在页面中展示推荐文章
foreach ($recommendedArticles as $article) {
    echo $article['title'];
}

3. Datenerfassung und -analyse:
   Im Prozess der Durchführung des Experiments müssen Daten zum Benutzerverhalten gesammelt und entsprechend analysiert werden. Am Beispiel des Klickverhaltens des Nutzers können relevante Daten in der Datenbank gespeichert werden, wenn der Nutzer auf den Artikel klickt.

$articleId = 1234; // 文章ID
$clickTime = time(); // 点击时间

// 将用户点击行为记录到数据库中
$query = "INSERT INTO click_log (user_id, article_id, click_time) 
          VALUES ('$userId', '$articleId', '$clickTime')";

// 执行查询操作
$result = mysqli_query($conn, $query);

Basierend auf den Ergebnissen der Datenerfassung kann die Wirkung des Empfehlungsalgorithmus oder der Empfehlungsstrategie durch Vergleich der Benutzerverhaltensdaten der Experimentalgruppe und der Kontrollgruppe bewertet werden.

3. Effektbewertung
Bei der Bewertung des Effekts ist es normalerweise notwendig, die Unterschiede in den Indikatoren zwischen der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe zu vergleichen und eine statistische Analyse durchzuführen. Zu den häufig verwendeten Bewertungsindikatoren gehören Klickrate, Conversion-Rate, Retention-Rate usw.

Am Beispiel der Klickrate können Sie die durchschnittliche Klickrate der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe berechnen und einen Hypothesentest durchführen, um festzustellen, ob der Unterschied signifikant ist.

// 计算实验组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$experimentalCtr = $experimentalClicks / $experimentalTotal;

// 计算对照组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$controlCtr = $controlClicks / $controlTotal;

// 使用假设检验判断差异是否显著
if ($experimentalCtr > $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著高于对照组";
} elseif ($experimentalCtr < $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著低于对照组";
} else {
    echo "实验组点击率与对照组无显著差异";
}

Fazit:
AB-Tests und Wirkungsbewertung sind in Empfehlungssystemen von großer Bedeutung. Sie können uns helfen, die Auswirkungen verschiedener Empfehlungsalgorithmen oder -strategien zu bewerten und die Leistung des Empfehlungssystems zu optimieren. In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte der Verwendung von PHP zum Erstellen von AB-Tests und zur Effektbewertung von Empfehlungssystemen vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt. Ich hoffe, dass die Leser durch die Lektüre dieses Artikels die Rolle von AB-Tests und Wirkungsbewertung in Empfehlungssystemen besser verstehen und anwenden können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie PHP zum Erstellen von AB-Tests und zur Effektbewertung von Empfehlungssystemen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!