Wie man mit PHP kollaborative Filter- und Empfehlungssysteme implementiert

So implementieren Sie ein kollaboratives Filter- und Empfehlungssystem mit PHP

Das kollaborative Filter- und Empfehlungssystem ist ein sehr häufig verwendeter Algorithmus und eine sehr häufig verwendete Technologie, die im E-Commerce, in sozialen Medien und bei Online-Diensten weit verbreitet ist. Der kollaborative Filteralgorithmus analysiert das Verhalten und die Vorlieben eines Benutzers, vergleicht es mit dem Verhalten anderer Benutzer, um ähnliche Benutzer zu finden, und gibt basierend auf diesen Ähnlichkeiten personalisierte Empfehlungen für Benutzer. In diesem Artikel wird erläutert, wie kollaborative Filter- und Empfehlungssysteme in PHP implementiert werden.

1. Datenvorbereitung
   Bevor wir das kollaborative Filter- und Empfehlungssystem implementieren, müssen wir zunächst die Daten vorbereiten. Im Allgemeinen benötigen wir eine Benutzer-Artikel-Matrix, um die Bewertung oder Präferenz jedes Benutzers für jeden Artikel aufzuzeichnen. Diese Matrix kann durch ein Array dargestellt werden. Hier sind Beispieldaten:

$ratings = [
    'user1' => ['item1' => 4, 'item2' => 3, 'item3' => 5],
    'user2' => ['item1' => 5, 'item2' => 1, 'item3' => 2],
    'user3' => ['item1' => 2, 'item2' => 4, 'item3' => 1],
];

2. Ähnlichkeitsberechnung
   Bei der kollaborativen Filterung müssen wir die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnen. Eine häufig verwendete Methode zur Ähnlichkeitsberechnung ist der Pearson-Korrelationskoeffizient. Das Folgende ist eine in PHP implementierte Funktion zur Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten:

function pearson_similarity($ratings, $user1, $user2) {
    $common_items = array_intersect(array_keys($ratings[$user1]), array_keys($ratings[$user2]));
    
    $n = count($common_items);

    $sum1 = $sum2 = $sum1_sq = $sum2_sq = $p_sum = 0;
    
    foreach ($common_items as $item) {
        $rating1 = $ratings[$user1][$item];
        $rating2 = $ratings[$user2][$item];

        $sum1 += $rating1;
        $sum2 += $rating2;

        $sum1_sq += pow($rating1, 2);
        $sum2_sq += pow($rating2, 2);
        
        $p_sum += $rating1 * $rating2;
    }

    $num = $p_sum - ($sum1 * $sum2 / $n);
    $den = sqrt(($sum1_sq - pow($sum1, 2) / $n) * ($sum2_sq - pow($sum2, 2) / $n));

    if ($den == 0) return 0;
    return $num / $den;
}

3. Empfehlungsgenerierung
   Mit der Ähnlichkeit zwischen Benutzern können wir Empfehlungen basierend auf der Ähnlichkeit generieren. Ein gängiger Ansatz ist der benutzerbasierte kollaborative Filteralgorithmus. Das Folgende ist eine Funktion eines in PHP implementierten benutzerbasierten kollaborativen Filterungsempfehlungsalgorithmus:

function user_based_recommendation($ratings, $user, $n = 5) {
    $similarity = array();
    $weighted_sum = array();
    $similarity_sum = array();

    foreach ($ratings as $other_user => $items) {
        if ($other_user == $user) continue;

        $sim = pearson_similarity($ratings, $user, $other_user);
        if ($sim <= 0) continue;

        foreach ($items as $item => $rating) {
            if (!isset($ratings[$user][$item]) || $ratings[$user][$item] == 0) {
                $weighted_sum[$item] += $rating * $sim;
                $similarity_sum[$item] += $sim;
            }
        }
    }

    $rankings = array();
    foreach ($weighted_sum as $item => $weighted_rating) {
        if ($similarity_sum[$item] > 0) {
            $rankings[$item] = $weighted_rating / $similarity_sum[$item];
        }
    }

    arsort($rankings);
    return array_slice($rankings, 0, $n, true);
}

Im obigen Beispielcode stellt $n die Anzahl der zu generierenden Empfehlungen dar, und der Standardwert ist 5. Die Funktion user_based_recommendation gibt ein Array von Elementen zurück, sortiert nach Empfehlungswert von hoch nach niedrig. $n 表示要生成的推荐数量，默认为5。user_based_recommendation 函数将返回一个按推荐评分从高到低排列的物品数组。

4. 使用示例
   下面是一个使用上述函数的示例：

$recommendations = user_based_recommendation($ratings, 'user1', 3);

foreach ($recommendations as $item => $rating) {
    echo "推荐物品：$item, 评分：$rating
";
}

以上示例将为user1

Verwendungsbeispiel

Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung der obigen Funktion:


rrreee🎜Das obige Beispiel generiert 3 empfohlene Elemente für user1 und gibt die Ergebnisse aus. 🎜🎜Zusammenfassung: 🎜Durch die oben genannten Schritte haben wir gezeigt, wie man mit PHP kollaborative Filter- und Empfehlungssysteme implementiert. Zuerst bereiten wir die Daten der Benutzer-Element-Matrix vor und berechnen die Ähnlichkeit zwischen Benutzern. Anschließend werden auf Basis der Ähnlichkeit personalisierte Empfehlungen generiert. Dies ist nur eine Implementierungsmethode, und tatsächliche Anwendungen müssen möglicherweise entsprechend den spezifischen Anforderungen angepasst werden. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen zu verstehen, wie Sie mit PHP kollaborative Filter- und Empfehlungssysteme implementieren. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man mit PHP kollaborative Filter- und Empfehlungssysteme implementiert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!