PHP でレコメンデーション システムを実装するにはどうすればよいですか?

インターネット ユーザーの数が増加し続けるにつれて、レコメンデーション システムは多くのインターネット企業にとって必要なコア テクノロジーの 1 つになりました。レコメンデーション システムは、ユーザーの行動や興味を分析することで、関連する製品やコンテンツなどをユーザーに推奨し、ユーザーの満足度やロイヤルティを向上させ、企業の収益を向上させることができます。この記事では、PHP でレコメンデーション システムを実装する方法に焦点を当てます。

1. レコメンデーション システムの基本原理

レコメンデーション システムの基本原理は、ユーザーの過去の行動と個人情報を使用して、ユーザーが次のような可能性があるレコメンデーションを推奨することです。アルゴリズム分析とマイニングを通じて興味を持っています。H.レコメンデーション システムで最も一般的に使用されるアルゴリズムには、協調フィルタリング、コンテンツ ベースのレコメンデーション、およびハイブリッド レコメンデーションが含まれます。以下に、これらのアルゴリズムの原理を簡単に紹介します。

1.1 協調フィルタリング

協調フィルタリングは、レコメンデーション システムで最も一般的に使用されるアルゴリズムの 1 つです。基本的な考え方はユーザーの類似性に基づいています。つまり、2 人のユーザーが過去の行動パターンで同様のアイテムを好んだ場合、将来の行動パターンでも同様のアイテムを好む可能性があります。したがって、協調フィルタリングでは、ユーザー間の類似性を分析することで、アイテムに対するユーザーの評価や好みを予測し、レコメンデーションを実現します。

1.2 コンテンツベースのレコメンド

コンテンツベースのレコメンドとは、ユーザーの過去の行動や個人情報を分析して、閲覧したアイテムと類似したアイテムをレコメンドすることです。このアルゴリズムは、ユーザー間の類似性ではなく、アイテム間の類似性に基づいています。基本的な考え方は、アイテムの特性とユーザーの過去の行動に基づいてアイテム間の類似関係を確立し、それによってユーザーが興味を持つ可能性のあるリソースを推奨することです。

1.3 ハイブリッド レコメンデーション

ハイブリッド レコメンデーションは、複数のアルゴリズムを組み合わせ、さまざまなアルゴリズムの利点を包括的に利用して、レコメンデーションの精度と信頼性を向上させます。ハイブリッド推奨は、加重平均、ブースティング、スタッキング、その他のテクノロジーを通じて実現できます。

2. PHP でレコメンデーション システムを実装する方法

2.1 データの前処理

レコメンデーション システムの最も重要なステップはデータの前処理です。データの前処理とは、後続のアルゴリズムの適用を容易にするために生データをクリーニング、変換、標準化することを指します。データの前処理には主に次の手順が含まれます。

(1) データ クリーニング: 重複値、外れ値、欠損値、その他の不要なデータを削除します。

(2) データ変換：テキストを数値型に変換したり、離散データを連続データに変換したりするなど、元のデータをコンピュータが処理できる形式に変換します。

(3) データの標準化: すべてのデータを [0,1] または [-1,1] の範囲にスケーリングするなど、データを標準化して、異なるデータを効果的に比較できるようにします。

2.2 協調フィルタリング アルゴリズムの実装

協調フィルタリング アルゴリズムは、レコメンデーション システムで最も一般的に使用されるアルゴリズムの 1 つです。 PHP では、ユーザーベースの協調フィルタリング アルゴリズムを使用して、推奨システムを実装できます。手順は以下のとおりです。

(1) ユーザー間の類似度を計算する

まず、ユーザー間の類似度を計算する必要があります。ユーザー間の類似性の計算には、ピアソン相関係数やコサイン類似度などの手法を使用できます。ピアソン相関係数は、次のコードで実装できます。

function sim_pearson($prefs, $p1, $p2) {
$si = array();
foreach ($prefs[$ p1] as $item => $value) {

if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $si[$item] = 1;

}
$n = count($si);
if ($n == 0) return 0;

$sum1 = $sum2 = $sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ($si as $item => $value) {

$sum1 += $prefs[$p1][$item];
$sum2 += $prefs[$p2][$item];
$sum1Sq += pow($prefs[$p1][$item], 2);
$sum2Sq += pow($prefs[$p2][$item], 2);
$pSum += $prefs[$p1][$item] * $prefs[$p2][$item];

}

$num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n);
$den = sqrt(($sum1Sq - pow($sum1, 2) / $n) * ($sum2Sq - pow($sum2, 2) / $n));
if ($den == 0) return 0;
return $num / $den;
}

このうち、$prefs にはユーザーの評価が格納されますdata 配列 $p1 と $p2 は、類似度を計算するユーザー番号です。

(2) 推奨結果の算出

推奨結果の算出には、加重平均法または最近傍アルゴリズムを使用できます。加重平均法とは、類似度を重みとしてすべての類似ユーザーの評価を加重平均して推薦結果を算出する方法、最近傍法とは、対象ユーザーと最も類似度の高いユーザーを見つけ出し、それらの平均を推奨結果として示します。

2.3 コンテンツベースの推奨アルゴリズムの実装

コンテンツベースの推奨アルゴリズムは、主にアイテムの類似性に基づいて推奨します。 PHP では、次のプロセスを使用して、コンテンツベースの推奨アルゴリズムを実装できます。

(1) アイテム間の類似度を計算する

アイテム間の類似度を計算するには、コサイン類似度を使用できます。またはジャカードの類似性。コサイン類似度を例にとると、次のコードによって実現できます。

function sim_cosine($prefs, $p1, $p2) {
$sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ($prefs[$p1] as $item => $value) {

$sum1Sq += pow($value, 2);
if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $pSum += $value * $prefs[$p2][$item];

}

foreach ($prefs[$p2] as $item => $value) ) {

$sum2Sq += pow($value, 2);

}

if ($sum1Sq * $sum2Sq == 0) return 0;
return $pSum / sqrt($sum1Sq * $sum2Sq);
}

このうち、$prefs はアイテムの特徴を格納する配列、$p1 と $p2 は類似度を計算するアイテムの番号です。

(2) 推薦結果の算出

推奨結果を計算する際には、最近傍アルゴリズムまたは加重平均法を使用できます。加重平均法とは、対象アイテムに類似するアイテムのスコアを加重平均し、類似度を重みとして使用する方法であり、最近傍アルゴリズムとは、対象アイテムとの類似度が最も高いアイテムを選択することを指します。そして平均値を予測結果とします。

3. 概要

レコメンデーション システムは、インターネット企業にとって必要なコア テクノロジであり、企業がユーザーの満足度やロイヤルティを向上させ、収益を増加させるのに役立ちます。 PHP では、協調フィルタリングやコンテンツベースの推奨などのアルゴリズムを使用して、推奨システムを実装できます。実装時には、データの前処理を実行し、アイテムまたはユーザー間の類似性を計算し、加重平均または最近傍アルゴリズムに基づいて推奨結果を計算する必要があります。最後に、レコメンデーション システムは、精度と実用性を向上させるために継続的に最適化する必要があります。

以上がPHP でレコメンデーション システムを実装するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。