PHP et machine learning : comment personnaliser les systèmes de recommandation

PHP et apprentissage automatique : Comment personnaliser les systèmes de recommandation

Introduction :
Avec le développement rapide d'Internet, les systèmes de recommandation sont devenus un élément clé de nombreux sites Web et applications. L'objectif du système de recommandation est de fournir un contenu de recommandation personnalisé basé sur les intérêts et le comportement de l'utilisateur. L'apprentissage automatique est l'un des outils importants pour réaliser des recommandations personnalisées, et PHP, en tant que langage de script côté serveur largement utilisé, peut également être combiné avec l'apprentissage automatique pour obtenir une personnalisation personnalisée du système de recommandation.

1. Application de l'apprentissage automatique dans les systèmes de recommandation
Dans les systèmes de recommandation traditionnels, les algorithmes couramment utilisés sont le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur (filtrage collaboratif) et le filtrage basé sur le contenu (filtrage basé sur le contenu). Le filtrage collaboratif calcule la similarité avec d'autres utilisateurs en fonction du comportement historique de l'utilisateur, puis utilise les préférences d'utilisateurs similaires pour formuler des recommandations. Le filtrage de contenu recommande du contenu pertinent aux utilisateurs en analysant les caractéristiques du contenu des éléments.

Cependant, ces méthodes traditionnelles ne prennent souvent en compte que les commentaires explicites des utilisateurs, c'est-à-dire leur évaluation active ou leur comportement d'achat. Avec le développement rapide d'Internet, les informations fournies par les retours implicites (comme le comportement de clic de l'utilisateur, le temps d'arrêt, etc.) deviennent de plus en plus importantes.

Cela nécessite l'introduction de méthodes d'apprentissage automatique pour résoudre le problème de retour implicite dans le système de recommandation en entraînant le modèle. Les algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés comprennent les algorithmes de clustering, les algorithmes d'arbre de décision et les algorithmes de réseau neuronal.

2. La combinaison de PHP et d'apprentissage automatique
En tant que langage de script côté serveur, PHP peut non seulement être utilisé pour traiter la génération de pages Web et les opérations de base de données, mais peut également être combiné avec l'apprentissage automatique pour mettre en œuvre un système de recommandation personnalisé.

Voici un exemple de code PHP simple qui montre comment utiliser les algorithmes d'apprentissage automatique pour les recommandations :

<?php

//导入机器学习库
require 'path/to/ml_library.php';

//获取用户ID
$userId = $_GET['userId'];

//获取用户历史行为数据
$userHistory = getUserHistory($userId);

//训练模型
$model = trainModel($userHistory);

//根据模型进行推荐
$recommendations = getRecommendations($model, $userId);

//输出推荐结果
foreach ($recommendations as $item) {
    echo $item . "<br>";
}

?>

Dans le code ci-dessus, nous importons d'abord la bibliothèque d'apprentissage automatique et obtenons l'ID utilisateur et les données de comportement historiques. Nous utilisons ensuite ces données pour entraîner un modèle. Le modèle formé peut prédire le contenu que les utilisateurs pourraient aimer en fonction de leurs caractéristiques. Enfin, nous générons des résultats de recommandation basés sur le modèle et les publions sur la page Web.

3. Personnalisation personnalisée du système de recommandation
Un objectif important du système de recommandation est de fournir un contenu de recommandation personnalisé. Pour y parvenir, nous pouvons utiliser une fonctionnalité importante des algorithmes d’apprentissage automatique : l’ingénierie des fonctionnalités.

L'ingénierie des fonctionnalités fait référence à l'extraction de fonctionnalités utiles à partir de données brutes afin que les algorithmes d'apprentissage automatique puissent mieux comprendre les données. Dans le système de recommandation, nous pouvons personnaliser le contenu recommandé en fonction des intérêts, du comportement et d'autres caractéristiques de l'utilisateur.

Ce qui suit est un exemple de code qui montre comment utiliser l'ingénierie des fonctionnalités pour personnaliser le contenu personnalisé pour le système de recommandation :

<?php

//导入机器学习库
require 'path/to/ml_library.php';

//获取用户ID
$userId = $_GET['userId'];

//获取用户信息
$userInfo = getUserInfo($userId);

//获取用户历史行为数据
$userHistory = getUserHistory($userId);

//从用户信息中提取特征
$features = extractFeatures($userInfo, $userHistory);

//训练模型
$model = trainModel($features);

//根据模型进行推荐
$recommendations = getRecommendations($model, $userId);

//输出推荐结果
foreach ($recommendations as $item) {
    echo $item . "<br>";
}

?>

Dans le code ci-dessus, nous obtenons d'abord des informations sur l'utilisateur et des données historiques sur le comportement. Ensuite, nous utilisons l'ingénierie des fonctionnalités pour extraire des fonctionnalités des informations utilisateur. Ces caractéristiques peuvent inclure des informations sur le sexe, l'âge, les loisirs, etc. de l'utilisateur. Enfin, nous utilisons ces fonctionnalités pour entraîner un modèle afin de générer des résultats de recommandations personnalisés.

Conclusion :
En combinant PHP et machine learning, nous pouvons réaliser une personnalisation personnalisée du système de recommandation. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent nous aider à résoudre les problèmes de rétroaction implicite et à fournir des résultats de recommandation plus précis. PHP peut être utilisé pour gérer la génération de pages Web et les opérations de base de données afin de réaliser la fonction globale du système de recommandation.

Cependant, il convient de noter que la personnalisation personnalisée du système de recommandation ne se fait pas du jour au lendemain. Il doit être continuellement ajusté et optimisé en fonction de scénarios commerciaux spécifiques et des besoins des utilisateurs. Ce n'est que grâce à une pratique et une itération continues qu'un système de recommandation personnalisé qui répond réellement aux besoins des utilisateurs peut être réalisé.

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!