Comment implémenter la fonction de liste de recommandations dans l'applet WeChat avec PHP

Avec la popularité de l'Internet mobile, les mini-programmes WeChat sont devenus un élément indispensable de la vie des gens. Il fournit non seulement une variété de fonctions riches, mais recommande également un contenu adapté aux utilisateurs, améliorant considérablement l'expérience utilisateur. Dans l'applet WeChat, la liste de recommandations est l'une des fonctions très importantes. Cet article présentera comment PHP implémente la fonction de liste de recommandations dans l'applet WeChat.

1. Algorithme de recommandation

L'algorithme de recommandation est une base importante pour réaliser la fonction de liste de recommandations. Il détermine le contenu et la méthode de tri de la recommandation. liste. Les algorithmes de recommandation actuellement couramment utilisés incluent la recommandation basée sur le contenu, la recommandation de filtrage collaboratif, la recommandation d'apprentissage en profondeur, etc. Nous prenons ici l'exemple de l'algorithme de filtrage collaboratif pour présenter la méthode de mise en œuvre de la liste de recommandations.

Les systèmes de recommandations basés sur des algorithmes de filtrage collaboratif sont principalement divisés en deux catégories : les recommandations de filtrage collaboratif basées sur l'utilisateur et les recommandations de filtrage collaboratif basées sur les éléments. Le premier fait des recommandations en calculant la similarité entre les utilisateurs, et le second fait des recommandations en calculant la similarité entre les éléments. Lors de la mise en œuvre de la fonction de liste de recommandations dans l'applet WeChat, nous pouvons choisir deux méthodes :

1) La recommandation de filtrage collaboratif basée sur l'utilisateur

La recommandation de filtrage collaboratif basée sur l'utilisateur est principalement recommande le contenu que les utilisateurs similaires aiment en calculant la similarité entre les utilisateurs. La méthode de mise en œuvre spécifique est la suivante :

1.1 Construire la matrice d'évaluation des éléments utilisateur

Tout d'abord, vous devez construire une matrice d'évaluation des éléments utilisateur. Chaque élément de la matrice représente la note d'un utilisateur pour un élément. Si l'utilisateur n'a pas noté l'élément, la position est 0.

1.2 Calculez la similarité entre les utilisateurs

Ensuite, vous devez calculer la similarité entre les utilisateurs. Ici, nous pouvons utiliser le coefficient de corrélation de Pearson ou la similarité cosinus pour calculer la similarité entre les utilisateurs. Plus la valeur de similarité calculée est élevée, plus les deux utilisateurs sont similaires.

1.3 Rechercher un groupe d'utilisateurs similaires à l'utilisateur cible

Trouver un groupe d'utilisateurs similaires à l'utilisateur cible Vous pouvez trier la similarité de tous les utilisateurs. et sélectionnez la similarité. Le groupe d'utilisateurs le plus élevé fait des recommandations.

1.4 Trouver un groupe de produits similaires à l'utilisateur cible

Trouver un groupe de produits similaires à l'utilisateur cible Vous pouvez calculer la valeur des produits. que l'utilisateur cible n'a pas évalué pour le groupe d'utilisateurs. Niveau d'intérêt, sélectionnez un groupe de produits présentant le niveau d'intérêt le plus élevé pour la recommandation.

Grâce aux étapes ci-dessus, l'algorithme de recommandation de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur peut être implémenté.

2) Recommandation de filtrage collaboratif basée sur les éléments

La recommandation de filtrage collaboratif basée sur les éléments recommande principalement des éléments similaires en calculant la similarité entre les éléments. La méthode de mise en œuvre spécifique est la suivante :

2.1 Construire une matrice d'évaluation des utilisateurs d'articles

Tout d'abord, vous devez construire une matrice d'évaluation des utilisateurs d'articles. Chaque élément de la matrice représente le score d'un élément noté par un utilisateur. Si l'utilisateur n'a pas noté l'élément, la position est 0.

2.2 Calculez la similitude entre les éléments

Ensuite, vous devez calculer la similitude entre les éléments. La similarité entre les éléments peut être calculée en utilisant la similarité cosinus ou la similarité Jaccard. Plus la valeur de similarité calculée est élevée, plus les deux éléments sont similaires.

2.3 Rechercher un groupe d'éléments similaires à l'élément cible

Trouver un groupe d'éléments similaires à l'élément cible Vous pouvez trier la similarité de tous les éléments. et sélectionnez la similarité. L'ensemble d'éléments le plus élevé est recommandé.

2.4 Trouver un groupe d'utilisateurs intéressés par l'élément cible

Trouver un groupe d'utilisateurs intéressés par l'élément cible Vous pouvez calculer le nombre d'utilisateurs qui. ne sont pas évalués par l'élément cible. Le degré d'influence de l'élément est déterminé en sélectionnant un groupe d'utilisateurs ayant le plus haut degré d'influence pour la recommandation.

Grâce aux étapes ci-dessus, l'algorithme de recommandation de filtrage collaboratif basé sur les éléments peut être implémenté.

2. Mise en œuvre de la liste recommandée

Lors de la mise en œuvre de la liste recommandée, nous pouvons résoudre le problème à travers les étapes suivantes :

#🎜 🎜#2.1 Obtenir des informations sur l'utilisateur

Tout d'abord, vous devez obtenir les informations de l'utilisateur, telles que l'identifiant de l'utilisateur, l'historique de navigation de l'utilisateur, etc.

2.2 Utilisez l'algorithme de recommandation pour calculer la liste de recommandations

Selon les informations de l'utilisateur, utilisez l'algorithme de recommandation mentionné ci-dessus pour calculer la liste des éléments qui pourraient intéresser l'utilisateur dans et la liste de recommandations calculée Il peut être trié en fonction du degré d'intérêt et les éléments classés plus haut peuvent être recommandés aux utilisateurs.

2.3 Afficher la liste de recommandations

Affichez la liste de recommandations calculée à l'utilisateur, et l'utilisateur peut choisir de parcourir ou d'acheter les produits.

Conclusion

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons implémenter la fonction de liste de recommandations dans le mini programme WeChat. La sélection et la mise en œuvre de l'algorithme de recommandation affecteront directement l'exactitude et l'expérience utilisateur de la liste de recommandations. Ainsi, dans le développement réel, la sélection et l'optimisation doivent être basées sur les besoins réels de l'entreprise.

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!