Comment développer des recommandations automatiques et des systèmes de recommandations en PHP ?

Avec le développement rapide d'Internet, fournir des services personnalisés aux différents utilisateurs est devenu un besoin commun. Parmi eux, le système de recommandation, en tant que service personnalisé avec une large application et un effet remarquable, a été largement utilisé dans le commerce électronique, les réseaux sociaux, les médias d'information et d'autres domaines. Cet article explorera les problèmes liés au développement de recommandations automatiques et de systèmes de recommandation en PHP.

1. Présentation du système de recommandation

1.1 Définition du système de recommandation

Un système de recommandation fait référence à un système qui fournit aux utilisateurs un contenu de haute qualité en données massives. Il peut fournir aux utilisateurs des services de recommandation personnalisés basés sur leurs intérêts, leur comportement et d'autres informations, aider les utilisateurs à trouver rapidement le contenu qui les intéresse et améliorer leur satisfaction et leur fidélité.

1.2 Classification des systèmes de recommandation

Selon différents algorithmes de recommandation, les systèmes de recommandation peuvent être divisés en trois types : le filtrage basé sur le contenu, le filtrage collaboratif et le filtrage hybride .

• Un système de recommandation basé sur le filtrage de contenu recommande des articles similaires aux utilisateurs en analysant les attributs et les caractéristiques des articles eux-mêmes.
• Le système de recommandation basé sur un filtrage collaboratif analyse le comportement historique des utilisateurs et recommande des éléments d'intérêt à d'autres utilisateurs partageant les mêmes intérêts qu'eux.
• Un système de recommandation basé sur un filtrage hybride, utilisant à la fois des méthodes de filtrage de contenu et de filtrage collaboratif pour améliorer l'effet de recommandation.

2. Recommandation automatique en PHP

2.1 Méthode de recommandation basée sur des règles

La recommandation automatique en PHP peut être conçue des règles pour mettre en œuvre. Par exemple, sur un site Web de commerce électronique, les informations sur les produits achetés par l'utilisateur peuvent être stockées dans la base de données, puis des règles de recommandation peuvent être conçues pour différents types de produits. Par exemple, pour les utilisateurs qui ont acheté des produits d’une certaine catégorie, vous pouvez leur recommander d’autres produits de la même catégorie, ou leur recommander des produits de la même marque. Cette méthode est simple et facile à mettre en œuvre, mais l'effet de recommandation est limité. Les éléments recommandés sont sujets à des limitations et ne peuvent pas répondre pleinement aux besoins des utilisateurs.

2.2 Méthode de recommandation basée sur le machine learning

Le machine learning est un puissant outil d'intelligence artificielle qui peut construire des modèles basés sur des données historiques et être appliqué aux systèmes de recommandation. Par exemple, sur la base des données de comportement des utilisateurs et des informations sur les éléments, des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les règles de classification, de clustering et d'association peuvent être utilisés pour formuler des recommandations précises aux utilisateurs. En PHP, vous pouvez utiliser certains frameworks d'apprentissage automatique, tels que Weka, TensorFlow, etc., pour implémenter des recommandations automatiques. Cette méthode donne de meilleurs résultats de recommandation, mais elle nécessite une grande quantité de données historiques pour la formation, et la construction et l'optimisation du modèle nécessitent également un niveau technique élevé.

3. Développement de système de recommandation en PHP

Pour les systèmes de recommandation complexes, vous pouvez utiliser le framework PHP ou le système CMS pour le développement. Par exemple, vous pouvez utiliser le framework Laravel, appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique et une technologie de base de données pour mettre en œuvre un système de commerce électronique de recommandations personnalisées. Le processus de développement spécifique est le suivant :

3.1 Collecte de données

Le système de recommandation nécessite une grande quantité de données historiques pour la formation et la recommandation. Par conséquent, avant de développer le système, vous devez réfléchir à la manière d'obtenir des données sur le comportement des utilisateurs et des informations sur les éléments, et stocker les données dans la base de données pour des recommandations ultérieures.

3.2 Traitement des données

Les données collectées doivent être prétraitées et nettoyées, comme la suppression des données en double, des données anormales, etc. Dans le même temps, les données doivent également être converties et normalisées pour faciliter les opérations ultérieures des algorithmes et la formation des modèles.

3.3 Sélection et mise en œuvre de l'algorithme de recommandation

Le système de recommandation doit sélectionner un algorithme de recommandation approprié et mettre en œuvre le modèle de recommandation basé sur l'algorithme. En PHP, vous pouvez utiliser certains frameworks d'apprentissage automatique, tels que Weka, TensorFlow, etc., pour sélectionner l'algorithme approprié et l'appliquer à la construction et à l'optimisation de modèles.

3.4 Conception de l'interface utilisateur

Le système de recommandation doit fournir aux utilisateurs une interface et une méthode d'interaction conviviales. En PHP, des recommandations personnalisées peuvent être affichées aux utilisateurs via des pages Web ou des applications mobiles pour améliorer la satisfaction et la fidélité des utilisateurs.

4. Résumé

Le système de recommandation est un service personnalisé largement utilisé qui fournit aux utilisateurs un contenu de haute qualité et améliore la satisfaction et la fidélité des utilisateurs. En PHP, vous pouvez utiliser des méthodes de recommandation basées sur des règles ou des méthodes de recommandation basées sur l'apprentissage automatique pour implémenter des recommandations automatiques. Pour les systèmes de recommandation complexes, vous pouvez utiliser le framework PHP ou le système CMS pour développer un système de recommandation personnalisé sous les aspects de collecte de données, de traitement des données, de mise en œuvre d'algorithmes et de conception d'interface utilisateur.

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!