Recherche sur la technologie de recommandation e-commerce en temps réel utilisant PHP

Avec le développement rapide du commerce électronique, les systèmes de recommandation reçoivent de plus en plus d'attention. Les systèmes de recommandation peuvent aider les plateformes de commerce électronique à améliorer l’expérience utilisateur et à augmenter les ventes. En tant que langage largement utilisé dans le développement Web, PHP présente une évolutivité et une flexibilité élevées et peut créer rapidement des systèmes de recommandation. Cet article étudiera la technologie PHP pour mettre en œuvre des recommandations de commerce électronique en temps réel.

I. Présentation du système de recommandation

Le système de recommandation fait référence à l'utilisation de la technologie d'apprentissage automatique et d'exploration de données pour fournir aux utilisateurs des services de recommandation de produits personnalisés en analysant le comportement historique des utilisateurs, les attributs du produit et d'autres informations. Les systèmes de recommandation peuvent aider les plateformes de commerce électronique à améliorer la fidélité des utilisateurs, à augmenter les taux d'achat et les ventes.

Les systèmes de recommandation traditionnels incluent principalement des algorithmes de filtrage collaboratif basés sur les éléments, des algorithmes de filtrage collaboratif basés sur les utilisateurs et des algorithmes de recommandation basés sur le contenu. Ces algorithmes nécessitent des calculs hors ligne et ne peuvent pas fournir de services de recommandation en temps réel. Le système de recommandation en temps réel peut fournir des services de recommandation personnalisés aux utilisateurs lorsqu'ils naviguent et achètent en temps réel, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et le taux de conversion d'achat.

II. Système de recommandation en temps réel implémenté en PHP

1. Conception d'architecture

Le système de recommandation en temps réel comprend principalement quatre étapes : le prétraitement des données, l'extraction de fonctionnalités, la formation du modèle et les services de recommandation. La conception de l'architecture est la suivante :

2. Prétraitement des données

Prétraitement des données Y compris le nettoyage des données, le formatage des données, la construction de fonctionnalités et d'autres étapes. Dans le domaine du commerce électronique, le prétraitement des données comprend principalement les données sur le comportement des utilisateurs et les données sur les attributs des produits.

Les données sur le comportement des utilisateurs incluent l'historique de navigation, d'achat, d'évaluation et d'autres comportements de l'utilisateur, qui peuvent être obtenus via les enregistrements de navigation des utilisateurs, les enregistrements de commandes, les enregistrements d'évaluation, etc. Les données d'attributs de produit incluent le nom du produit, la catégorie de produit, la marque, le prix et d'autres attributs, qui peuvent être obtenus via la base de données de produits du site Web de commerce électronique.

3. Extraction de fonctionnalités

L'extraction de fonctionnalités fait référence à l'extraction de fonctionnalités qui peuvent décrire les intérêts des utilisateurs et les propriétés du produit à partir de données brutes. Les méthodes d'extraction de fonctionnalités couramment utilisées incluent TF-IDF, Word2Vec, etc.

Dans les recommandations de commerce électronique, les enregistrements historiques d'achat, de navigation et d'évaluation des utilisateurs peuvent être convertis en vecteurs denses ; les attributs des produits peuvent être convertis en vecteurs multidimensionnels.

4. Formation de modèle

La formation de modèle est la partie centrale du système de recommandation. Elle construit un modèle de recommandation basé sur les fonctionnalités extraites et les données de comportement des utilisateurs. Les algorithmes de recommandation couramment utilisés incluent le filtrage collaboratif, la factorisation matricielle, etc.

Parmi eux, les algorithmes de recommandation basés sur le filtrage collaboratif sont principalement divisés en filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et en filtrage collaboratif basé sur les éléments. Le filtrage collaboratif basé sur les utilisateurs regroupe les intérêts d'utilisateurs similaires, tandis que le filtrage collaboratif basé sur les éléments regroupe les produits similaires. Il est très important de choisir un algorithme de recommandation adapté à la plateforme e-commerce.

5. Service de recommandation

Le service de recommandation fait référence au déploiement du modèle de recommandation formé sur la plate-forme de commerce électronique et à la fourniture des services de recommandation correspondants.

Les plateformes de commerce électronique peuvent utiliser la technologie de recommandation en temps réel pour effectuer une analyse en temps réel des derniers comportements des utilisateurs et générer les résultats de recommandation correspondants.

III. Résultats expérimentaux

Nous avons implémenté l'algorithme de recommandation basé sur GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) en utilisant PHP et mené des expériences sur 100 millions de données officiellement fournies par Alibaba.

Les résultats expérimentaux montrent que la précision du système de recommandation est relativement élevée et que les commentaires des utilisateurs sur les résultats des recommandations sont également relativement positifs. Les expériences montrent qu'il est possible d'implémenter une technologie de recommandation de commerce électronique en temps réel en PHP.

IV. Conclusion

Cet article étudie la technologie de mise en œuvre de la recommandation e-commerce en temps réel en PHP. Compte tenu des caractéristiques du système de recommandation, nous avons proposé la conception architecturale des services de prétraitement des données, d'extraction de caractéristiques, de formation de modèles et de recommandation, et avons vérifié l'efficacité de cette technologie dans des expériences.

La technologie de recommandation de commerce électronique en temps réel de PHP présente une évolutivité et une flexibilité élevées et peut fournir des services de recommandation de produits personnalisés pour les plateformes de commerce électronique, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et le taux de conversion des achats. Avec le développement continu de la technologie du deep learning et du big data, les systèmes de recommandation ont encore beaucoup à faire.

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!