PHP-Studiennotizen: Empfehlungssystem und personalisierte Empfehlungen

PHP-Studiennotizen: Empfehlungssystem und personalisierte Empfehlungen, spezifische Codebeispiele sind erforderlich

Einführung:
Im heutigen Internetzeitalter sind Empfehlungssysteme zu einer der wichtigen Funktionen vieler Websites und Anwendungen geworden. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Data-Mining-Technologien können Empfehlungssysteme Benutzern basierend auf ihrem Verhalten und ihren Interessen die relevantesten Inhalte und Produkte empfehlen und so das Benutzererlebnis und die Website-Interaktivität verbessern. Personalisierte Empfehlungen sind ein wichtiger Algorithmus des Empfehlungssystems, der personalisierte Empfehlungsergebnisse basierend auf den Präferenzen und dem historischen Verhalten des Benutzers anpassen kann.

1. Das Grundprinzip des Empfehlungssystems
   Das Grundprinzip des Empfehlungssystems besteht darin, Daten zum Benutzerverhalten wie Klicks, Käufe, Bewertungen usw. zu sammeln und diese Daten mithilfe von Algorithmen zu analysieren, um die besten Inhalte oder Produkte zu finden Passen Sie die Interessen des Benutzers an, um eine Empfehlung zu erhalten. Empfehlungssysteme werden hauptsächlich in zwei Typen unterteilt: kollaborative Filterung und Inhaltsfilterung.

Kollaborative Filterung ist eine Empfehlungsmethode, die auf Benutzerverhaltensdaten basiert. Durch die Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Benutzern werden Benutzer mit ähnlichen Interessen gefunden und dann Empfehlungen basierend auf dem Verhalten dieser Benutzer abgegeben. Zu den Hauptalgorithmen der kollaborativen Filterung gehören die benutzerbasierte kollaborative Filterung und die elementbasierte kollaborative Filterung.

Inhaltsfilterung ist eine Empfehlungsmethode, die auf Inhaltsattributen basiert. Sie extrahiert die Merkmale und Attribute des Inhalts und gibt dann Empfehlungen basierend auf den Vorlieben und dem historischen Verhalten des Benutzers ab. Zu den wichtigsten Algorithmen für die Inhaltsfilterung gehören schlüsselwortbasierte Empfehlungen und auf der Inhaltsklassifizierung basierende Empfehlungen.

2. Implementierung personalisierter Empfehlungen
   Personalisierte Empfehlungen sind ein wichtiger Algorithmus des Empfehlungssystems, der personalisierte Empfehlungsergebnisse für Benutzer basierend auf ihren Vorlieben und historischen Verhaltensweisen anpassen kann. Die Umsetzung personalisierter Empfehlungen gliedert sich im Wesentlichen in zwei Schritte: Merkmalsextraktion und Empfehlung.

Feature-Extraktion bezieht sich auf das Extrahieren von Features, die die Interessen des Benutzers aus den Verhaltensdaten des Benutzers beschreiben können. Beispielsweise können für ein Filmempfehlungssystem Funktionen wie die Bewertung des Films durch den Benutzer, die Betrachtungszeit, Lieblingsschauspieler usw. extrahiert werden. Die Merkmalsextraktion kann mithilfe des Datenverarbeitungs- und Klassifizierungsalgorithmus von PHP implementiert werden. Der spezifische Code lautet wie folgt:

// 假设用户的行为数据存储在一个名为$data的数组中
// 特征提取示例：统计用户对电影的平均评分
$movies = array("电影A", "电影B", "电影C", "电影D"); // 假设有四部电影
$ratings = array(4, 5, 3, 2); // 假设用户对这四部电影的评分分别为4、5、3、2

$totalRating = 0;
foreach ($ratings as $rating) {
  $totalRating += $rating;
}

$avgRating = $totalRating / count($ratings);
echo "用户对电影的平均评分为：" . $avgRating;

Empfehlung bezieht sich auf die Empfehlung der relevantesten Inhalte oder Produkte an Benutzer basierend auf ihren Merkmalen und historischen Verhaltensweisen. Empfehlungen können mithilfe von Algorithmen zur kollaborativen Filterung oder Inhaltsfilterung implementiert werden. Der spezifische Code lautet wie folgt:

// 假设用户的特征数据存储在一个名为$features的数组中
// 推荐示例：基于用户的协同过滤推荐算法
$users = array(
  array("用户A", array(4, 5, 3, 2)),
  array("用户B", array(5, 4, 3, 2)),
  array("用户C", array(3, 2, 3, 2))
); // 假设有三个用户，每个用户有四个评分数据

$targetUserIndex = 0; // 假设要为用户A进行推荐
$targetUserFeatures = $users[$targetUserIndex][1];
$similarityScores = array(); // 保存与目标用户的相似度分数

foreach ($users as $index => $user) {
  if ($index != $targetUserIndex) {
    $userFeatures = $user[1];
    // 计算用户之间的相似度，这里使用余弦相似度
    $similarityScore = cosineSimilarity($targetUserFeatures, $userFeatures);
    $similarityScores[] = array($index, $similarityScore);
  }
}
// 根据相似度分数对用户进行排序
usort($similarityScores, function($a, $b) {
  return $b[1] - $a[1];
});

// 获取相似度最高的用户
$mostSimilarUserIndex = $similarityScores[0][0];
$recommendations = $users[$mostSimilarUserIndex][1];
echo "为用户A推荐的内容是：" . implode(", ", $recommendations);

Im obigen Codebeispiel verwenden wir die Kosinusähnlichkeit, um die Ähnlichkeit zwischen Benutzern zu berechnen. Die spezifische Ähnlichkeitsberechnungsfunktion kann entsprechend der tatsächlichen Situation ausgewählt oder angepasst werden.

Fazit:
Empfehlungssysteme und personalisierte Empfehlungen sind wesentliche Merkmale moderner Internetanwendungen. Durch das Erlernen und Beherrschen der Prinzipien und Implementierungsmethoden von Empfehlungssystemen und personalisierten Empfehlungen können wir Benutzern personalisiertere, genauere und präzisere Empfehlungsergebnisse liefern und die Benutzererfahrung und -zufriedenheit verbessern. In der tatsächlichen Entwicklung können wir die von PHP bereitgestellten Datenverarbeitungs- und Klassifizierungsalgorithmen verwenden, um Empfehlungssysteme und personalisierte Empfehlungsalgorithmen zu implementieren und Benutzern das beste Empfehlungserlebnis zu bieten.

Referenzen:

• Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2001). Proceedings of the 10th International Conference on World Wide Web, 285-295. Resnick, P., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstrom, P. & Riedl, J. (1994) Eine offene Architektur für die kollaborative Filterung von Netznachrichten Computergestützte Kooperationsarbeit, 175-186.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP-Studiennotizen: Empfehlungssystem und personalisierte Empfehlungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!