PHP を使用してモール開発にレコメンデーション アルゴリズムを実装する方法

電子商取引業界の急速な発展に伴い、モールの推奨アルゴリズムの重要性がますます高まっています。推奨アルゴリズムにより、ユーザーにパーソナライズされた推奨サービスを提供できるため、ユーザーの購入率が向上し、モールにさらなる収益がもたらされます。モール開発では、PHP が一般的に使用されるプログラミング言語です。この記事では、PHP を使用して推奨アルゴリズムを実装する方法について説明します。

1. レコメンドアルゴリズムの概要

レコメンドアルゴリズムとは、ユーザーの行動データに基づいたデータ分析技術であり、ユーザーの過去の閲覧記録、購買記録、検索記録などを分析し、ユーザーに過去のイベントを推奨するものです。閲覧、購入、検索された商品などのデータを収集し、ユーザーの購入率を高めます。

現在一般的に使用されている推奨アルゴリズムには、コンテンツベースの推奨アルゴリズム、協調フィルタリング推奨アルゴリズム、行列分解ベースの推奨アルゴリズムなどが含まれます。このうち、コンテンツベースの推奨アルゴリズムは製品のテキスト説明と特徴に焦点を当て、協調フィルタリング推奨アルゴリズムはユーザーの行動データを分析し、ユーザー間の類似点を見つけてユーザーに類似の製品を推奨し、行列分解に基づく推奨アルゴリズムは、ユーザーと製品のマトリックスを分解して、ユーザーが好みそうな製品をレコメンドすることです。

2. PHP で推奨アルゴリズムを実装する方法

PHP で推奨アルゴリズムを実装するには、一般に 2 つの方法があります: オープンソースの推奨システム ライブラリを使用するか、独自の推奨アルゴリズムを作成します。

1. オープンソースの推奨システム ライブラリを使用する

現在、Apache Mahout、LensKit など、多くのオープンソースの推奨システム ライブラリが市場に出回っています。これらのライブラリは通常、複数の推奨アルゴリズムをサポートし、これらのアルゴリズムを実装するためのツールと API を提供します。これにより、開発者の作業が大幅に簡素化されます。

Apache Mahout を例に挙げます。行列分解に基づく推奨アルゴリズムを使用したい場合は、次の手順に従います:

(1) Apache Mahout をダウンロードし、ローカルに抽出します。

(2) コンソールで次のコマンドを使用して、ユーザー製品マトリックス ファイルを生成します:

mahout seq2sparse -i input.csv -o Output -ow --maxDFPercent 85 --namedVector

ここで、input.csv はユーザー製品データを含む CSV ファイル、output は出力フォルダー、--maxDFPercent 85 は DF 値 (ドキュメント頻度) が 85% を超える用語をフィルターで除外するために使用されます。 --namedVector は名前付きベクトルを生成することを意味します。

(3) 次のコマンドを使用してモデルをトレーニングします:

mahoutParallelALS -i Output/tfidf-vectors -o Output/model -n 10 -r 0.05 -b 0.5 --implicitFeedback true -- lambda 0.1 --numThreadsPerSolver 1

このうち、output/tfidf-vectors は 2 番目のステップで生成されたユーザー製品マトリックス フォルダー、output/model は出力モデル フォルダー、-n 10 は設定を意味します因数の数を 10 に、 -r 0.05 は学習率を 0.05 に設定することを意味し、 -b 0.5 は正則化係数を 0.5 に設定することを意味します。

(4) 次のコマンドを使用して、製品に対するユーザーの評価を予測します。

mahout recommendfactorized -i Output/tfidf-vectors -o Output/recommendations -m Output/model -n 10

このうち、output/tfidf-vectors、output/model、-n 10 はそれぞれ先ほどのコマンドと同じで、output/recommendations は出力結果フォルダです。

2. 独自の推奨アルゴリズムを作成する

オープンソースの推奨システム ライブラリを使用してもニーズを満たせない場合、または実装原則をより深く理解して習得したい場合推奨アルゴリズムの場合は、自分で記述することができます。

マトリックス分解に基づく推奨アルゴリズムを例に挙げると、具体的な手順は次のとおりです:

(1) ユーザー製品データを読み取り、ユーザー製品マトリックスを確立します。

( 2) SVD 分解または ALS 分解アルゴリズムを使用して行列を分解し、ユーザー要因行列と要因商品行列を取得します;

(3) 各ユーザーの推奨リストを生成します。ユーザー要因マトリックスと要因 - 製品マトリックスに基づいて、最高スコアを持つ N 製品を計算し、推奨リストとして使用します。

3. レコメンデーション アルゴリズムのパフォーマンスを最適化するためのヒント

レコメンデーション アルゴリズムを実装するプロセスでは、パフォーマンスと精度を向上させるために次のヒントにも注意する必要があります。アルゴリズム:

データの前処理

ユーザーと製品のマトリックスを確立する前に、不要な情報の削除、異常なデータのクリアなど、データの前処理が必要です。

アルゴリズム パラメーターの選択

さまざまなアルゴリズム パラメーターは、アルゴリズムのパフォーマンスと精度に影響します。通常、アルゴリズムのパラメーターは、最適な組み合わせが見つかるまで、試行錯誤を通じて継続的に調整できます。

増分学習

レコメンデーション システム内のデータは増加し続けるため、ユーザーアイテムのマトリックスとモデルをタイムリーに更新する必要があります。増分学習を使用すると、モデル全体を再トレーニングせずに、新しく追加されたデータのみを更新できます。

4. 結論

レコメンデーション アルゴリズムの実装は、モールの開発にとって非常に重要です。この記事では、PHP を使用して推奨アルゴリズムを実装する方法と、アルゴリズムのパフォーマンスを最適化するためのテクニックを紹介します。実際の開発では、ユーザーの購入率やモールの収益を向上させるために、実情に応じて異なる推奨アルゴリズムや実装方法を選択する必要があります。

以上がPHP を使用してモール開発にレコメンデーション アルゴリズムを実装する方法の詳細内容です。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。