Comment utiliser PHP pour mettre en œuvre des modèles d'estimation du taux de clics et de recommandation publicitaire

Comment utiliser PHP pour mettre en œuvre des modèles d'estimation du taux de clics et de recommandation publicitaire

Les modèles d'estimation du taux de clics et de recommandation publicitaire sont des technologies très importantes dans le domaine de la publicité sur Internet. L'estimation du taux de clics peut aider les annonceurs à mieux estimer le nombre de clics sur les publicités et ainsi allouer les ressources publicitaires de manière appropriée. Le modèle de recommandation publicitaire peut recommander des publicités appropriées en fonction des intérêts et du comportement de l'utilisateur, améliorant ainsi le taux de conversion de la publicité. Cet article présentera comment utiliser le langage PHP pour mettre en œuvre des modèles d'estimation du taux de clics et de recommandation publicitaire, et joindra des exemples de code pour aider les lecteurs à mieux comprendre et appliquer.

1. Modèle de prédiction du taux de clics

Le modèle de prédiction du taux de clics prédit le taux de clics de l'utilisateur sur la publicité en fonction du comportement historique de l'utilisateur et des caractéristiques de la publicité. Les modèles de prédiction du taux de clics couramment utilisés incluent les modèles de régression linéaire, les modèles de régression logistique et les modèles d'arbre de décision augmentant le gradient.

Ce qui suit est un exemple de code PHP qui utilise un modèle de régression logistique pour obtenir une estimation du taux de clics :

<?php
// 训练数据
$trainingData = [
    [2, 0, 1, 1],
    [3, 1, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1],
    [4, 0, 1, 0],
];

// 训练目标
$targets = [1, 0, 1, 0];

// 载入逻辑回归模型库
require_once('LogisticRegression.php');

// 初始化逻辑回归模型
$model = new LogisticRegression();

// 使用训练数据训练模型
$model->train($trainingData, $targets);

// 预测新数据
$newData = [2, 0, 0, 1];
$prediction = $model->predict($newData);

// 输出预测结果
echo "点击率预估：" . $prediction;
?>

Dans le code ci-dessus, nous utilisons un ensemble de données d'entraînement et la valeur cible correspondante pour entraîner le modèle de régression logistique. Ensuite, nous pouvons utiliser le modèle entraîné pour prédire les nouvelles données et obtenir le taux de clics estimé.

2. Modèle de recommandation publicitaire

Le modèle de recommandation publicitaire recommande des publicités appropriées aux utilisateurs en fonction de leurs intérêts et de leurs caractéristiques comportementales. Les modèles de recommandation publicitaire couramment utilisés incluent les modèles de filtrage collaboratif, les modèles de recommandation de contenu et les modèles d'apprentissage en profondeur.

Ce qui suit est un exemple de code PHP qui utilise le modèle de filtrage collaboratif pour implémenter la recommandation d'annonces :

<?php
// 用户-广告兴趣矩阵
$interestMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0],
];

// 广告-特征矩阵
$featureMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0],
];

// 计算用户和广告之间的相似度
function similarity($user, $ad) {
    $numerator = 0;
    $denominator = 0;
    for ($i = 0; $i < count($user); $i++) {
        $numerator += $user[$i] * $ad[$i];
        $denominator += pow($user[$i], 2) * pow($ad[$i], 2);
    }
    return $numerator / sqrt($denominator);
}

// 为用户推荐广告
function recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user) {
    $recommendations = [];
    for ($i = 0; $i < count($featureMatrix); $i++) {
        $similarity = similarity($interestMatrix[$user], $featureMatrix[$i]);
        array_push($recommendations, $similarity);
    }
    return $recommendations;
}

// 设置用户
$user = 0;

// 获取广告推荐列表
$recommendations = recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user);

// 输出推荐结果
echo "广告推荐列表：" . implode(", ", $recommendations);
?>

Dans le code ci-dessus, nous définissons d'abord la matrice d'intérêt utilisateur-annonce et la matrice de fonctionnalités publicitaires, puis calculons la similarité entre l'utilisateur et la publicité Dulai recommande des publicités aux utilisateurs. Enfin, nous pouvons obtenir la liste de recommandations et afficher les résultats.

Résumé :

Cet article explique comment utiliser PHP pour mettre en œuvre des modèles d'estimation du taux de clics et de recommandation publicitaire, et joint des exemples de code correspondants. Ces modèles peuvent aider les annonceurs à mieux estimer le nombre de clics sur les publicités et à recommander des publicités appropriées, améliorant ainsi l'efficacité de la publicité et les taux de conversion. Les lecteurs peuvent encore améliorer l’efficacité de la publicité sur Internet en apprenant et en appliquant ces modèles. J'espère que cet article pourra être utile aux lecteurs !

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!