PHP et machine learning : comment effectuer une analyse du comportement des utilisateurs et des recommandations personnalisées

PHP et apprentissage automatique : Comment effectuer une analyse du comportement des utilisateurs et des recommandations personnalisées

Résumé :
Avec le développement rapide d'Internet, les utilisateurs effectuent de plus en plus d'activités sur Internet. Pour les entreprises, comprendre les comportements et les préférences des utilisateurs et leur fournir des recommandations personnalisées est devenu la clé pour acquérir des utilisateurs. Cet article présentera comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour l'analyse du comportement des utilisateurs et les recommandations personnalisées, et le démontrera à travers des exemples de code.

1. Contexte
Au cours des dernières années, les recommandations personnalisées sont devenues une stratégie importante pour les entreprises Internet. Les recommandations personnalisées peuvent fournir des produits ou des services qui correspondent aux préférences de l'utilisateur sur la base des données comportementales et des intérêts historiques de l'utilisateur, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité de l'utilisateur. En tant que technologie algorithmique puissante, l’apprentissage automatique peut apprendre et découvrir des modèles à partir de données massives et a été largement utilisé dans le domaine des recommandations personnalisées.

2. Analyse du comportement des utilisateurs

1. Collecte de données
   Avant de procéder à une analyse du comportement des utilisateurs, nous devons collecter et stocker des données sur le comportement des utilisateurs. Les données sur le comportement des utilisateurs peuvent être obtenues en surveillant les enregistrements de navigation, les enregistrements d'achats, les commentaires et d'autres informations des utilisateurs. En PHP, vous pouvez utiliser MySQL ou d'autres bases de données pour stocker ces données.
2. Prétraitement des données
   Avant de faire du machine learning, nous devons prétraiter les données pour l'analyse et la modélisation. Les étapes de prétraitement comprennent le nettoyage des données, la transformation des données et la sélection des fonctionnalités. PHP fournit de puissantes fonctions de traitement de chaînes et de traitement de données, qui peuvent faciliter le prétraitement des données.
3. Extraction de fonctionnalités
   Dans l'analyse du comportement des utilisateurs, nous devons extraire des fonctionnalités utiles des données de comportement des utilisateurs pour décrire le comportement et les intérêts de l'utilisateur. Tels que le temps de navigation, la fréquence d’achat, les clics, etc. En PHP, ces fonctionnalités peuvent être extraites via des fonctions de traitement et d’analyse de chaînes.

3. Recommandations personnalisées

1. Recommandations basées sur le contenu
   Les recommandations basées sur le contenu recommandent un contenu similaire aux utilisateurs en fonction de leur comportement historique et de leurs intérêts. Ceci peut être réalisé grâce à l’analyse de texte et au calcul de similarité. Voici un exemple de code :

<?php
  
// 输入用户喜欢的物品列表
$user_items = array("电影1", "电影2", "音乐1", "音乐2");
  
// 所有物品的特征
$all_items = array(
    "电影1" => "喜剧",
    "电影2" => "动作",
    "电影3" => "剧情",
    "音乐1" => "流行",
    "音乐2" => "摇滚",
    "音乐3" => "古典"
);
  
// 计算相似度
$similar_items = array();
foreach ($all_items as $item => $feature) {
    $similarity = similarity($user_items, $feature);
    $similar_items[$item] = $similarity;
}
  
// 按相似度降序排序
arsort($similar_items);
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array_slice($similar_items, 0, 3);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $similarity) {
    echo $item . " (相似度：" . $similarity . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($user_items, $feature) {
    $similarity = 0;
    foreach ($user_items as $user_item) {
        if ($feature == $all_items[$user_item]) {
            $similarity++;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

2. Recommandation de filtrage collaboratif
   La recommandation de filtrage collaboratif consiste à recommander des éléments que d'autres utilisateurs aiment à l'utilisateur actuel en fonction de la similitude entre l'utilisateur et l'élément. Ceci peut être réalisé en calculant la similarité des intérêts entre les utilisateurs. Voici un exemple de code :

<?php
  
// 用户对物品的评分矩阵
$ratings = array(
    "用户1" => array("电影1" => 5, "电影2" => 4, "音乐1" => 3),
    "用户2" => array("电影1" => 2, "电影3" => 4, "音乐2" => 5),
    "用户3" => array("音乐1" => 4, "音乐2" => 3, "音乐3" => 2)
);
  
// 计算用户之间的相似度
$user_similarity = array();
foreach ($ratings as $user1 => $items1) {
    foreach ($ratings as $user2 => $items2) {
        if ($user1 != $user2) {
            $similarity = similarity($items1, $items2);
            $user_similarity[$user1][$user2] = $similarity;
        }
    }
}
  
// 按相似度降序排序
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    arsort($similarity);
    $user_similarity[$user] = $similarity;
}
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array();
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    foreach ($similarity as $similarity_user => $similarity_value) {
        foreach ($ratings[$similarity_user] as $item => $rating) {
            if (!isset($ratings[$user][$item])) {
                $recommend_items[$item] += $rating * $similarity_value;
            }
        }
    }
}
  
// 按推荐值降序排序
arsort($recommend_items);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $recommend_value) {
    echo $item . " (推荐值：" . $recommend_value . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($items1, $items2) {
    $similarity = 0;
    foreach ($items1 as $item => $score1) {
        if (isset($items2[$item])) {
            $score2 = $items2[$item];
            $similarity += $score1 * $score2;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

Conclusion :
Cet article explique comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour l'analyse du comportement des utilisateurs et des recommandations personnalisées. En collectant les données comportementales des utilisateurs, en prétraitant les données, en extrayant des fonctionnalités utiles et en utilisant des algorithmes de recommandation basés sur le filtrage de contenu et collaboratif, des recommandations personnalisées peuvent être fournies aux utilisateurs. Nous espérons que cet article sera utile dans la conduite de recherches et de développements sur l'analyse du comportement des utilisateurs et les recommandations personnalisées.

Références :

1. Zhang Moumou. PHP et apprentissage automatique [M]. Tsinghua University Press, 2009.
2. Li Moumou Recherche sur l'analyse du comportement des utilisateurs et les algorithmes de recommandation personnalisés [D]. .

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!