Comment implémenter un système de recommandation en PHP

Avec le développement d'Internet, les systèmes de recommandation ont brillé dans le e-commerce, les réseaux sociaux et d'autres domaines. Un système de recommandation est une technologie automatisée qui peut recommander des produits, des services ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leur comportement et de leurs préférences. PHP est un langage de programmation Web populaire. Comment implémenter un système de recommandation en PHP est un sujet digne d'attention. Cet article présentera comment implémenter un système de recommandation en PHP.

1. Principe de fonctionnement du système de recommandation

Le système de recommandation comprend généralement deux étapes : la formation hors ligne et la recommandation en ligne. La formation hors ligne fait référence à l'utilisation de données historiques pour la formation de modèles afin d'obtenir des modèles d'intérêt des utilisateurs et des modèles de fonctionnalités d'articles. La recommandation en ligne est basée sur le comportement actuel et le modèle d'intérêt de l'utilisateur, prédisant le prochain comportement de l'utilisateur et donnant des résultats de recommandation personnalisés.

Le principe de fonctionnement du système de recommandation peut être brièvement résumé dans les étapes suivantes :

1. Collecte de données : Collecter diverses données comportementales des utilisateurs, notamment l'historique de navigation, achats Enregistrer, évaluer, etc.
2. Extraction de fonctionnalités : sur la base des données collectées, extrayez le vecteur de caractéristiques du produit et le vecteur d'intérêt de l'utilisateur.
3. Formation de modèle : utilisez des données historiques pour former un modèle de recommandation via des algorithmes d'apprentissage automatique.
4. Génération de résultats recommandés : sur la base du modèle d'intérêt de l'utilisateur et du modèle de fonctionnalités du produit, prédisez le comportement de l'utilisateur et générez des résultats de recommandation.
5. Tri des résultats recommandés : Triez les résultats recommandés en fonction de leurs scores pour montrer aux utilisateurs les produits qui les intéressent le plus.

2. Algorithmes couramment utilisés dans les systèmes de recommandation

Les algorithmes des systèmes de recommandation peuvent être principalement divisés en deux catégories : les recommandations basées sur le contenu et les recommandations de filtrage collaboratif. Les recommandations basées sur le contenu sont des recommandations basées sur les attributs de contenu des éléments, tels que les balises ou les descriptions de produits. La recommandation de filtrage collaboratif est basée sur l'historique du comportement de l'utilisateur. Les algorithmes de recommandation de filtrage collaboratif peuvent être divisés en filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et en filtrage collaboratif basé sur les éléments.

1. Algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur

L'algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur est un algorithme qui fait des recommandations basées sur le comportement historique de l'utilisateur. L’idée de base est que si deux utilisateurs ont des comportements historiques très similaires, alors ils sont susceptibles d’être intéressés par le même produit. Le cœur de cet algorithme est de trouver la similitude entre deux utilisateurs. Les méthodes de calcul de similarité couramment utilisées incluent la distance euclidienne, le coefficient de corrélation de Pearson, la similarité cosinus, etc.

2. Algorithme de filtrage collaboratif basé sur les éléments

L'algorithme de filtrage collaboratif basé sur les éléments est un algorithme qui recommande des éléments en fonction de leur similarité. L’idée de base est que si deux articles sont achetés ou consultés par de nombreux utilisateurs en même temps, ils sont susceptibles d’avoir des attributs ou des caractéristiques similaires. Les méthodes de calcul de similarité couramment utilisées incluent la similarité cosinus, la similarité Jaccard, etc.

3. Étapes pour mettre en place le système de recommandation

Pour mettre en place le système de recommandation en PHP, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

#🎜🎜 #Collecte de données : collectez les données historiques sur le comportement des utilisateurs, y compris les enregistrements de navigation, les mots-clés de recherche, les enregistrements d'achat, les notes, etc.
1. Extraction de fonctionnalités : extrayez les fonctionnalités du produit via des algorithmes d'apprentissage automatique et extrayez les fonctionnalités d'intérêt des utilisateurs en fonction du comportement historique de l'utilisateur.
2. Formation de modèles : utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour former des modèles à l'aide de données comportementales historiques.
3. Génération de résultats recommandés : sur la base du modèle d'intérêt de l'utilisateur et du modèle de fonctionnalités du produit, prédisez le comportement de l'utilisateur et générez des résultats de recommandation.
4. Tri des résultats recommandés : Triez les résultats recommandés selon leurs scores et affichez les produits les plus susceptibles d'intéresser les utilisateurs.

4. Scénarios d'application des systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont largement utilisés dans le commerce électronique, les médias sociaux, les recommandations d'actualités, etc. Dans le domaine du commerce électronique, les systèmes de recommandation peuvent recommander des produits pertinents aux utilisateurs en fonction de leurs historiques d’achats ou de leurs comportements de navigation, améliorant ainsi le taux de conversion des achats de l’utilisateur et le prix unitaire client. Dans les applications de médias sociaux, les systèmes de recommandation peuvent recommander des personnes ou du contenu intéressés aux utilisateurs en fonction de leurs relations sociales et de leurs comportements d'activité historiques. En termes de recommandation d'actualités, le système de recommandation peut recommander des rapports pertinents aux utilisateurs sur la base du modèle d'intérêt de l'utilisateur et de son comportement de lecture historique.

5. Résumé

Les systèmes de recommandation jouent un rôle de plus en plus important dans le domaine d'Internet. En tant que langage de programmation Web populaire, PHP peut également implémenter la fonction de système de recommandation. Cet article présente le principe de fonctionnement, les algorithmes communs et les étapes de mise en œuvre du système de recommandation, ainsi que les scénarios d'application du système de recommandation. J'espère que cet article pourra fournir des références et de l'aide aux passionnés de PHP.

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!