Comment utiliser PHP pour implémenter un algorithme de recommandation dans le développement d'un centre commercial

Avec le développement rapide de l'industrie du commerce électronique, l'algorithme de recommandation du centre commercial est devenu de plus en plus important. L'algorithme de recommandation peut fournir aux utilisateurs des services de recommandation personnalisés, augmentant ainsi le taux d'achat de l'utilisateur et générant davantage de revenus au centre commercial. Dans le développement de centres commerciaux, PHP est un langage de programmation couramment utilisé, et comment utiliser PHP pour implémenter des algorithmes de recommandation est le sujet que nous aborderons dans cet article.

1. Présentation de l'algorithme de recommandation

L'algorithme de recommandation est une technologie d'analyse de données basée sur les données de comportement des utilisateurs. En analysant les enregistrements de navigation historiques, les enregistrements d'achats, les enregistrements de recherche et d'autres données, il recommande aux utilisateurs les articles qu'ils ont consultés. , achetés et recherchés dans le passé, augmentant ainsi le taux d’achat de l’utilisateur.

Les algorithmes de recommandation actuellement couramment utilisés incluent les algorithmes de recommandation basés sur le contenu, les algorithmes de recommandation de filtrage collaboratif, les algorithmes de recommandation basés sur la décomposition matricielle, etc. Parmi eux, l'algorithme de recommandation basé sur le contenu se concentre sur la description textuelle et les caractéristiques du produit ; l'algorithme de recommandation de filtrage collaboratif analyse les données de comportement des utilisateurs, trouve des similitudes entre les utilisateurs et recommande des produits similaires aux utilisateurs et l'algorithme de recommandation basé sur la décomposition matricielle ; Il s'agit de recommander des produits qui pourraient plaire à l'utilisateur en décomposant la matrice utilisateur-produit.

2. Méthodes d'implémentation d'algorithmes de recommandation en PHP

Pour implémenter des algorithmes de recommandation en PHP, il existe généralement deux méthodes : utiliser une bibliothèque de système de recommandation open source ou écrire vous-même l'algorithme de recommandation.

1. Utilisez les bibliothèques du système de recommandation open source

Actuellement, il existe de nombreuses bibliothèques du système de recommandation open source sur le marché, telles que Apache Mahout, LensKit, etc. Ces bibliothèques prennent généralement en charge plusieurs algorithmes de recommandation et fournissent des outils et des API pour implémenter ces algorithmes, ce qui peut grandement simplifier le travail des développeurs.

Prenons Apache Mahout comme exemple. Si vous souhaitez utiliser l'algorithme de recommandation basé sur la décomposition matricielle, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

(1) Téléchargez Apache Mahout et extrayez-le localement

(2) Utilisez ce qui suit : commande dans la console pour générer le fichier matriciel utilisateur-produit :

mahout seq2sparse -i input.csv -o output -ow --maxDFPercent 85 --namedVector

Parmi eux, input.csv est un fichier CSV contenant des données utilisateur-produit , et la sortie est le dossier de sortie. --maxDFPercent 85 est utilisé pour filtrer les termes avec une valeur DF (Document Frequency) supérieure à 85 %, et --namedVector signifie générer un vecteur avec un nom.

(3) Utilisez la commande suivante pour entraîner le modèle :

mahout parallelALS -i output/tfidf-vectors -o output/model -n 10 -r 0.05 -b 0.5 --implicitFeedback true --lambda 0.1 --numThreadsPerSolver 1

Parmi eux, output/tfidf-vectors est le dossier de la matrice utilisateur-produit généré lors de la deuxième étape, output/model est le dossier du modèle de sortie, -n 10 signifie définir le nombre de facteurs sur 10, -r 0,05 signifie définir le taux d'apprentissage à 0,05, - b 0,5 signifie fixer le coefficient de régularisation à 0,5.

(4) Utilisez la commande suivante pour prédire l'évaluation du produit par l'utilisateur :

mahout recommanderfactorized -i output/tfidf-vectors -o output/recommendations -m output/model -n 10

Parmi eux, output/tfidf -vectors, output /model et -n 10 sont respectivement les mêmes que les commandes précédentes, et output/recommendations est le dossier des résultats de sortie.

2. Écrivez votre propre algorithme de recommandation

Si l'utilisation de la bibliothèque du système de recommandation open source ne peut pas répondre à vos besoins, ou si vous souhaitez avoir une compréhension et une maîtrise plus approfondies des principes de mise en œuvre de l'algorithme de recommandation, vous pouvez écrire votre propre algorithme de recommandation .

Prenons comme exemple l'algorithme de recommandation basé sur la décomposition matricielle. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

(1) Lire les données utilisateur-produit et établir une matrice utilisateur-produit

(2) Utiliser la décomposition SVD ou la décomposition ALS ; algorithme pour effectuer la décomposition matricielle Décomposer pour obtenir la matrice facteur-utilisateur et la matrice facteur-produit

(3) Générer une liste de recommandations pour chaque utilisateur, c'est-à-dire, sur la base de la matrice facteur-utilisateur et de la matrice facteur-produit, calculer le N produits avec les scores les plus élevés et utilisez-les comme liste de recommandations.

3. Conseils pour optimiser les performances de l'algorithme de recommandation

Dans le processus de mise en œuvre de l'algorithme de recommandation, vous devez également prêter attention aux conseils suivants pour améliorer les performances et la précision de l'algorithme :

1. Prétraitement des données

Avant d'établir la matrice utilisateur-élément, les données doivent être prétraitées, comme la suppression des informations inutiles, l'effacement des données anormales, etc.

2. Choisissez les paramètres de l'algorithme

Différents paramètres de l'algorithme affecteront les performances et la précision de l'algorithme. Habituellement, les paramètres de l’algorithme peuvent être ajustés en continu par essais et erreurs jusqu’à ce que la combinaison optimale soit trouvée.

3. Apprentissage incrémental

Avec l'augmentation continue des données dans le système de recommandation, la matrice et le modèle des éléments utilisateur doivent être mis à jour en temps opportun. L'apprentissage incrémentiel peut être utilisé pour mettre à jour uniquement les données nouvellement ajoutées sans recycler l'intégralité du modèle.

4. Conclusion

La mise en œuvre de l'algorithme de recommandation est cruciale pour le développement du centre commercial. Cet article explique comment utiliser PHP pour implémenter des algorithmes de recommandation et présente des techniques pour optimiser les performances des algorithmes. Dans le développement réel, différents algorithmes de recommandation et méthodes de mise en œuvre doivent être sélectionnés en fonction des conditions réelles pour augmenter le taux d'achat des utilisateurs et les revenus du centre commercial.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!