Un examen technique de la mise en œuvre d'un système de recommandation de livres en temps réel à l'aide de PHP

À mesure que la demande de données des gens devient de plus en plus élevée, divers systèmes de recommandation intelligents ont également vu le jour. L'un des systèmes de recommandation les plus importants est le système de recommandation de livres en temps réel. PHP, en tant que langage de développement Web couramment utilisé, joue également un rôle important dans la mise en œuvre de ce système de recommandation. Cet article passera en revue les technologies et méthodes de mise en œuvre d'un système de recommandation de livres en temps réel en PHP.

1. Introduction au système de recommandation en temps réel

Le système de recommandation en temps réel utilise les données de comportement des utilisateurs, des algorithmes d'apprentissage automatique, le filtrage collaboratif et d'autres technologies pour analyser les préférences et les comportements des utilisateurs en temps réel, et recommande rapidement des livres et des films qui répondent à des besoins personnalisés, de la musique et d'autres produits. L'objectif principal du système de recommandation en temps réel est d'améliorer la satisfaction des utilisateurs et le taux d'achat, ainsi que d'augmenter les ventes sur la plateforme de commerce électronique.

Dans le système de recommandation en temps réel, il comprend deux étapes principales : le calcul hors ligne et la recommandation en ligne. L'informatique hors ligne fait référence à l'analyse des données sur le comportement des utilisateurs sur une période donnée, à la formation d'algorithmes et de modèles d'apprentissage et à l'obtention des préférences des utilisateurs et des relations associées. La recommandation en ligne consiste à donner rapidement des recommandations de produits qui répondent aux besoins de personnalisation de la personnalité après avoir reçu les opérations des utilisateurs en temps réel.

2. Voie technique pour mettre en œuvre un système de recommandation en temps réel

1. Nettoyage des données

Au début de l'analyse des données, les données obtenues doivent être nettoyées. Par exemple, avant de faire des recommandations de livres, les données des utilisateurs, les informations sur les livres et les enregistrements de comportement doivent être nettoyés et intégrés pour garantir l'exactitude et la cohérence des données. C'est la base du fonctionnement normal du système.

2. Modélisation des données

Après avoir nettoyé les données, les données doivent être classées, catégorisées et étiquetées pour générer un ensemble de données qui peut être utilisé pour la formation de l'algorithme d'apprentissage automatique afin d'obtenir le modèle et le modèle de l'algorithme de recommandation. Cette étape applique principalement une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, tels que l'algorithme SVD, l'algorithme KNN et l'algorithme de filtrage collaboratif, pour extraire les caractéristiques des utilisateurs, établir des étiquettes de livres et calculer les similitudes.

3. Calcul des recommandations

Le calcul des recommandations est la partie essentielle du système de recommandation en temps réel. Sur la base du comportement en temps réel et des préférences de personnalité de l'utilisateur, combinés au modèle calculé hors ligne, des recommandations en temps réel sont formulées. Les calculs de recommandations doivent avoir les trois caractéristiques suivantes : temps réel, précision et personnalisation.

4. Optimisation des commentaires

Dans le processus de recommandation, une optimisation des commentaires doit être effectuée pour tester et évaluer en permanence le système de recommandation. Sur la base des résultats de l'évaluation, l'algorithme et le modèle de recommandation seront encore optimisés. Cela peut améliorer efficacement l’exactitude des recommandations et la satisfaction des utilisateurs.

3. Technologie PHP pour implémenter un système de recommandation de livres en temps réel

Lors de la mise en œuvre du système de recommandation de livres PHP en temps réel, vous pouvez utiliser des technologies et des outils tels que Redis, Kafka et MySQL pour créer un système de recommandation de livres en temps réel hautement concurrent. et un système de recommandation évolutif. Parmi eux, Redis peut être utilisé pour la mise en cache et l'enregistrement du comportement des utilisateurs ; Kafka peut être utilisé pour la transmission de messages et le traitement des flux de données ; MySQL peut être utilisé pour stocker les données des utilisateurs et des livres.

Dans une implémentation spécifique, le moteur de modèles Blade fourni par le framework PHP Laravel peut être utilisé pour le rendu des pages front-end. Pour les algorithmes et les modèles de recommandation, vous pouvez utiliser la file d'attente de Laravel et le flux de pipeline Beanstalkd pour les combiner afin d'améliorer la concurrence et l'évolutivité du système. De plus, des algorithmes et des modèles de recommandation peuvent également être implémentés à l'aide des langages Python et Java et intégrés à PHP.

4. Résumé

Le système de recommandation de livres en temps réel est une nouvelle forme de produit pour le 21e siècle. Il s'agit d'un système de recommandation intelligent avec une concurrence élevée, des caractéristiques en temps réel et personnalisées. En tant que langage de développement Web couramment utilisé, PHP joue également un rôle important dans la mise en œuvre de systèmes de recommandation. Grâce à la mise en œuvre du nettoyage, de la modélisation des données, du calcul des recommandations et de l'optimisation des commentaires, un système de recommandation de livres en temps réel efficace et évolutif peut être construit pour améliorer la satisfaction des utilisateurs et les ventes de la plateforme de commerce électronique.

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!