Comment développer un système de recommandation et des recommandations personnalisées en PHP ?

Avec le développement continu du commerce électronique et des médias sociaux, les systèmes de recommandation et les recommandations personnalisées attirent de plus en plus d'attention. Ils jouent un rôle important dans l'amélioration de l'expérience utilisateur et l'augmentation de la fidélisation des utilisateurs. Alors comment développer des systèmes de recommandations et des recommandations personnalisées en PHP ? Découvrons-le ci-dessous.

1. Le concept de système de recommandation et de recommandation personnalisée

Un système de recommandation est un système qui analyse le comportement, les intérêts, les besoins et d'autres informations des utilisateurs, extrait le contenu ou les produits qui pourraient intéresser les utilisateurs à partir de données massives et fait des recommandations personnalisées. système. Les systèmes de recommandation peuvent être grossièrement divisés en plusieurs types, tels que les recommandations basées sur le contenu, les recommandations basées sur le filtrage collaboratif et les recommandations basées sur l'apprentissage profond. Chaque type de système de recommandation a ses scénarios et modèles d'algorithmes applicables.

La recommandation personnalisée est une forme de système de recommandation. Elle recommande principalement en fonction des besoins personnalisés des utilisateurs et peut fournir aux utilisateurs des produits, des articles, de la musique et d'autres contenus ciblés. L’avantage des recommandations personnalisées est qu’elles peuvent améliorer la fidélité des utilisateurs, augmenter leur activité et améliorer les taux de conversion des transactions.

2. Exemples d'application des systèmes de recommandation et des recommandations personnalisées dans le commerce électronique

L'introduction de systèmes de recommandation et de recommandations personnalisées dans le commerce électronique peut contribuer à améliorer la précision des produits et le taux de conversion des utilisateurs. Par exemple, lorsqu'un utilisateur accède à une plateforme de commerce électronique, le système peut fournir des recommandations de produits susceptibles de l'intéresser sur la base de ses préférences comportementales. De telles recommandations peuvent augmenter considérablement le taux d'achat de l'utilisateur.

Sur la base du comportement de navigation historique et des enregistrements d'achat de l'utilisateur, le système de recommandation peut fournir aux utilisateurs des produits similaires ou compléter les produits du panier existant. En outre, il peut également enregistrer les commentaires, les likes, les collections et autres opérations des utilisateurs, et fournir des recommandations de produits adaptées aux utilisateurs en fonction de leurs besoins personnalisés.

Les deux méthodes ci-dessus nécessitent la sélection de différents algorithmes de recommandation pour différents scénarios, ainsi que l'utilisation de l'apprentissage automatique et d'autres technologies pour optimiser en permanence l'effet de recommandation.

3. Comment développer un système de recommandation et des recommandations personnalisées en PHP ?

PHP, en tant que langage de développement Web populaire, est également largement utilisé dans le développement de systèmes de recommandation et de recommandations personnalisées. Voici les étapes de base du développement d'un système de recommandation dans le développement PHP :

(1) Collecter les données des utilisateurs et des éléments : Le Le cœur du système de recommandation est de fournir aux utilisateurs des informations de recommandation significatives en analysant et en extrayant les données des utilisateurs et des articles. Par conséquent, vous devez d’abord collecter des données sur les utilisateurs et les articles, qui peuvent provenir de plateformes de commerce électronique, de réseaux sociaux ou d’autres applications.

(2) Stockage et traitement des données : Avant d'appliquer l'algorithme de recommandation, les données doivent être traitées et stockées pour fournir à l'algorithme la structure et le format de données appropriés. De manière générale, les données peuvent être stockées via des bases de données relationnelles, des bases de données NoSQL ou des caches mémoire. Vous devez choisir une solution de stockage en fonction des besoins réels.

(3) Sélection d'algorithmes : Il existe de nombreux types d'algorithmes de recommandation, et vous devez choisir l'algorithme correspondant en fonction de vos besoins. Par exemple, les recommandations basées sur le contenu peuvent appliquer l'algorithme du voisin le plus proche ou l'algorithme TF-IDF ; les recommandations basées sur le filtrage collaboratif peuvent appliquer les algorithmes UBCF (User-Based Collaborative Filtering) ou ItemCF (Item-Based Collaborative Filtering) basés sur l'apprentissage profond ; peut appliquer un algorithme de réseau neuronal ou un algorithme RNN, etc., vous devez choisir l'algorithme correspondant en fonction de différents scénarios.

(4) Évaluation de l'effet de recommandation : Après avoir terminé le développement de l'algorithme, il est nécessaire d'évaluer l'effet du système de recommandation pour optimiser en permanence l'effet de recommandation. En règle générale, l'évaluation peut être effectuée via une évaluation hors ligne et des tests AB en ligne.

(5) Optimisation des performances : les performances du système de recommandation sont cruciales pour l'expérience utilisateur, donc lors du développement du système de recommandation, les performances du système doivent être optimisées.

4. Conclusion

Le système de recommandation et la recommandation personnalisée sont un moyen technique pour fournir aux utilisateurs des recommandations précises en analysant le comportement et les intérêts des utilisateurs. Dans le développement PHP, divers algorithmes et technologies peuvent être utilisés pour compléter le développement de systèmes de recommandation et de recommandations personnalisées. Pour des scénarios d'application tels que le commerce électronique et les médias sociaux, les systèmes de recommandation et les recommandations personnalisées peuvent améliorer l'expérience utilisateur, améliorer la fidélisation des utilisateurs et augmenter les taux de conversion des transactions, etc., et avoir des perspectives d'application très larges.

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!