Comment utiliser PHP pour mettre en œuvre des recommandations intelligentes et des recommandations personnalisées

Comment utiliser PHP pour mettre en œuvre des fonctions de recommandation intelligente et de recommandation personnalisée

Introduction :
À l'ère d'Internet d'aujourd'hui, les systèmes de recommandation personnalisés ont été largement utilisés dans divers domaines, tels que le commerce électronique, les médias sociaux et l'information. Les fonctions de recommandation intelligente et de recommandation personnalisée jouent un rôle important dans l'amélioration de l'expérience utilisateur, l'augmentation de la fidélité des utilisateurs et l'augmentation du taux de conversion. Cet article présentera comment utiliser PHP pour implémenter des fonctions de recommandation intelligente et de recommandation personnalisée, et fournira des exemples de code pertinents.

1. Principe de recommandation intelligente
La recommandation intelligente recommande automatiquement le contenu pertinent en fonction du comportement historique et des intérêts personnels de l'utilisateur. Elle repose principalement sur les principes suivants :

1. Filtrage collaboratif : en analysant le comportement et les intérêts historiques de l'utilisateur, trouvez. d'autres utilisateurs qui leur ressemblent et recommandent du contenu en fonction des préférences passées de ces utilisateurs ;
2. Filtrage de contenu : en analysant la similitude entre les éléments, recommandez des éléments similaires aux intérêts passés de l'utilisateur ; et des méthodes de filtrage de contenu pour faire des recommandations.
3. 2. Implémentation de recommandations intelligentes

En PHP, pour implémenter des fonctions de recommandation intelligente et de recommandation personnalisée, vous pouvez utiliser une base de données pour stocker les données de comportement des utilisateurs et les informations sur les éléments, et utiliser des algorithmes pour effectuer des calculs de recommandations. Voici les étapes générales pour implémenter la fonction de recommandation intelligente :

Créer des tables de base de données

Tout d'abord, créez deux tables de base de données, l'une est utilisée pour enregistrer les données de comportement de l'utilisateur, telles que l'ID utilisateur, l'ID d'élément, le type de comportement, etc. l'autre est utilisé pour enregistrer les informations sur les articles, telles que l'ID de l'article, le nom, la description, etc.
1. 
   

   CREATE TABLE `user_action` (
     `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
     `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
     `action_type` tinyint(4) NOT NULL,
     `action_time` datetime NOT NULL,
     PRIMARY KEY (`id`)
   ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
   
   CREATE TABLE `item_info` (
     `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
     `name` varchar(255) NOT NULL,
     `description` text NOT NULL,
     PRIMARY KEY (`id`)
   ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Collectez des données sur le comportement des utilisateurs

Sur le site Web ou l'application, collectez des données sur le comportement des utilisateurs telles que la navigation, l'achat et la collecte, et stockez-les dans la base de données.
2. 
   

   // 用户浏览商品
   function userBrowseItem($user_id, $item_id) {
       // 添加用户浏览记录到数据库
       $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
               VALUES ($user_id, $item_id, 1, NOW())";
       // 执行SQL语句
   }
   
   // 用户购买商品
   function userBuyItem($user_id, $item_id) {
       // 添加用户购买记录到数据库
       $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
               VALUES ($user_id, $item_id, 2, NOW())";
       // 执行SQL语句
   }

Calculer la similarité des éléments

Selon les données de comportement de l'utilisateur et les informations sur les éléments, calculez la similarité entre les éléments, vous pouvez utiliser un algorithme de recommandation basé sur le contenu ou un algorithme de filtrage collaboratif.
3. 
   

   // 计算物品相似度
   function calculateItemSimilarity($item_id_1, $item_id_2) {
       // 根据商品特征计算相似度
       // 返回相似度值
   }

Algorithme de recommandation

utilise la similarité des éléments calculée et les données de comportement historiques de l'utilisateur pour effectuer des calculs de recommandation à l'aide de méthodes de filtrage collaboratif, de filtrage de contenu ou de recommandation hybride, et renvoie les résultats de la recommandation.
4. 
   

   // 根据用户行为数据进行推荐
   function recommendItems($user_id) {
       // 获取用户的浏览、购买等行为数据
       $sql = "SELECT item_id, action_type FROM user_action WHERE user_id = $user_id";
       // 执行SQL语句，并根据用户的行为数据进行推荐计算
       // 返回推荐结果
   }

3. Recommandations personnalisées

Les recommandations personnalisées sont basées sur les intérêts et préférences personnels de l'utilisateur, recommandant du contenu lié à ses préférences. Pour obtenir des recommandations personnalisées, les données d'intérêt personnel des utilisateurs peuvent être obtenues via des questionnaires lors de leur inscription ou via les commentaires des utilisateurs. Voici les étapes générales pour mettre en œuvre la fonction de recommandation personnalisée :

Collecter les données personnalisées des utilisateurs

Lorsque les utilisateurs s'inscrivent ou se connectent, guidez les utilisateurs pour qu'ils remplissent des questionnaires dans leurs domaines d'intérêt personnels ou fournissez des méthodes de collecte de commentaires.
1. 
   Stockage des données personnalisées de l'utilisateur
Stockage des données personnalisées de l'utilisateur dans la base de données, qui peuvent être représentées par des champs tels que l'ID utilisateur et les champs d'intérêt.
2. 
   

   CREATE TABLE `user_interest` (
     `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
     `interest` varchar(255) NOT NULL,
     PRIMARY KEY (`id`)
   ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

Recommander sur la base des données personnalisées de l'utilisateur

Basé sur l'algorithme de recommandation et combiné avec les données personnalisées de l'utilisateur pour effectuer des calculs de recommandation, afin que les résultats recommandés soient plus conformes aux intérêts et préférences personnels de l'utilisateur.
3. 
   

   // 根据用户个性化数据进行推荐
   function personalizedRecommendation($user_id) {
       // 获取用户的个性化数据
       $sql = "SELECT interest FROM user_interest WHERE user_id = $user_id";
       // 获取用户的个性化数据，并根据个性化数据进行推荐计算
       // 返回个性化推荐结果
   }

Conclusion :

Cet article présente comment utiliser PHP pour implémenter des fonctions de recommandation intelligente et de recommandation personnalisée. En collectant les données comportementales historiques et les données personnalisées des utilisateurs, et en effectuant des calculs de recommandation basés sur des algorithmes de recommandation, l'expérience utilisateur peut être améliorée, la fidélité des utilisateurs et les taux de conversion peuvent être augmentés. Bien que cet article ne fournisse qu'une méthode de mise en œuvre simple, grâce à une compréhension et à l'application approfondies d'algorithmes de recommandation intelligents et d'algorithmes de recommandation personnalisés, un système de recommandation plus précis et plus efficace peut être obtenu.

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!