PHPを活用したリアルタイムECレコメンド技術の研究

電子商取引の急速な発展に伴い、レコメンデーション システムはますます注目を集めています。レコメンデーション システムは、e コマース プラットフォームのユーザー エクスペリエンスを向上させ、売上を増加させるのに役立ちます。 PHP は Web 開発で広く使用されている言語であり、拡張性と柔軟性が高く、レコメンデーション システムを迅速に構築できます。この記事では、リアルタイムの電子商取引レコメンデーションを実装するための PHP テクノロジーについて学びます。

I. レコメンデーション システムの概要

レコメンデーション システムとは、機械学習とデータ マイニング テクノロジーを使用して、ユーザーの履歴行動、製品属性などを分析することにより、パーソナライズされた製品推奨サービスをユーザーに提供することを指します。情報。レコメンデーション システムは、e コマース プラットフォームでユーザーの定着率を向上させ、買い物率と売上を向上させるのに役立ちます。

従来の推奨システムには、主にアイテムベースの協調フィルタリング アルゴリズム、ユーザーベースの協調フィルタリング アルゴリズム、コンテンツベースの推奨アルゴリズムが含まれます。これらのアルゴリズムはオフラインでの計算を必要とするため、リアルタイムの推奨サービスを提供できません。リアルタイム レコメンデーション システムは、ユーザーがリアルタイムで閲覧および購入するときにパーソナライズされたレコメンデーション サービスを提供し、ユーザー エクスペリエンスと購入コンバージョン率を向上させることができます。

II. PHP で実装されたリアルタイム レコメンデーション システム

1. アーキテクチャ設計

リアルタイム レコメンデーション システムには、主にデータの前処理、特徴抽出、モデルのトレーニングと推奨サービスの 4 つのステップ。アーキテクチャ設計は次のとおりです。

2. データ前処理

データ前処理には、データ クリーニング、データの書式設定、特徴の構築などの手順が含まれます。電子商取引の分野におけるデータの前処理には、主にユーザーの行動データや商品の属性データが含まれます。

ユーザー行動データには、ユーザーの閲覧、購入、評価などの行動履歴が含まれており、ユーザーの閲覧記録、注文記録、評価記録などから取得できます。商品属性データには、商品名、商品カテゴリ、ブランド、価格などが含まれており、電子商取引サイトの商品データベースから取得できます。

3. 特徴抽出

特徴抽出とは、生データからユーザーの興味や製品の特性を説明できる特徴を抽出することを指します。一般的に使用される特徴抽出方法には、TF-IDF、Word2Vec などが含まれます。

電子商取引のレコメンデーションでは、ユーザーの購入、閲覧、評価の履歴記録を密なベクトルに変換し、製品の属性を多次元ベクトルに変換できます。

4. モデル トレーニング

モデル トレーニングはレコメンデーション システムの中核部分であり、抽出された特徴とユーザー行動データに基づいてレコメンデーション モデルを構築します。一般的に使用される推奨アルゴリズムには、協調フィルタリング、行列分解などが含まれます。

このうち、協調フィルタリングに基づく推薦アルゴリズムは、大きくユーザベースの協調フィルタリングとアイテムベースの協調フィルタリングに分けられる。ユーザーベースの協調フィルタリングは類似したユーザーの興味を集約し、アイテムベースの協調フィルタリングは類似した製品を集約します。電子商取引プラットフォームに適した推奨アルゴリズムを選択することが非常に重要です。

5. レコメンデーション サービス

レコメンデーション サービスとは、トレーニングされたレコメンデーション モデルを e コマース プラットフォームに展開し、対応するレコメンデーション サービスを提供することを指します。

E コマース プラットフォームは、リアルタイム レコメンデーション テクノロジを使用して、ユーザーの最新の行動をリアルタイムに分析し、対応するレコメンデーション結果を生成できます。

III. 実験結果

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) に基づく推奨アルゴリズムを PHP を用いて実装し、Ali が公式に提供する 1 億件のデータを対象に実験を行いました。

実験結果は、レコメンド システムの精度が比較的高く、レコメンド結果に対するユーザーのフィードバックも比較的好意的であることを示しています。実験により、リアルタイムの電子商取引推奨テクノロジを PHP に実装することが可能であることが示されました。

IV. 結論

この記事では、PHP でリアルタイムの電子商取引レコメンデーションを実現する技術について研究します。推薦システムの特徴を踏まえ、データの前処理、特徴抽出、モデル学習、推薦サービスのアーキテクチャ設計を提案し、実験により本技術の有効性を検証しました。

PHP のリアルタイム e コマース レコメンデーション テクノロジは、高い拡張性と柔軟性を備えており、e コマース プラットフォームにパーソナライズされた製品レコメンデーション サービスを提供し、ユーザー エクスペリエンスとショッピング コンバージョン率を向上させることができます。ディープラーニングとビッグデータテクノロジーの継続的な発展により、レコメンデーションシステムにはまだ改善の余地がたくさんあります。

以上がPHPを活用したリアルタイムECレコメンド技術の研究の詳細内容です。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。