PHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築する方法

PHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築する方法

はじめに:
インターネット時代において、パーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートは、大手企業にとってユーザー エクスペリエンスとユーザー ポートレートを向上させるための重要な手段となっています。プレシジョンマーケティングです。この 2 つを組み合わせることで、ユーザーにパーソナライズされた推奨コンテンツを提供し、企業により良いビジネス成果をもたらすことができます。この記事では、開発者がこれら 2 つの主要なテクノロジーをより深く理解し、適用できるように、PHP を使用してパーソナライズされた推奨システムとユーザー ポートレートを構築する方法を紹介します。

1. パーソナライズされた推奨システム
パーソナライズされた推奨システムの中心となるアイデアは、ユーザーの過去の行動や興味に基づいて、ユーザーの個人的な好みに関連する推奨コンテンツを提供することです。以下では、協調フィルタリング アルゴリズムに基づくパーソナライズされたレコメンデーション システムを例として、PHP を使用して構築する方法を紹介します。

1. データ収集と前処理
   まず第一に、ユーザーのクリック、購入、コレクションなどのユーザーの履歴行動データを収集する必要があります。これらのデータは、インターネット上の Web サイトまたはアプリを通じて収集できます。収集されたデータは、後で使用するためにデータベースまたはファイルに保存できます。

コード例 1:

// 假设收集到的数据存储在数据库中，可以使用PDO进行操作
$db = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=test', 'username', 'password');
$stmt = $db->prepare("INSERT INTO user_behavior (user_id, item_id, action) VALUES (:user_id, :item_id, :action)");
$stmt->bindParam(':user_id', $user_id);
$stmt->bindParam(':item_id', $item_id);
$stmt->bindParam(':action', $action);

// 获取用户行为数据
$user_id = 1;
$item_id = 1001;
$action = 'click';
$stmt->execute();

2. 類似度計算
   協調フィルタリング アルゴリズムに基づくパーソナライズされた推奨システムは、ユーザー行動データに基づいてユーザー間の類似度を計算する必要があります。一般的に使用される計算方法には、ユークリッド距離、コサイン類似度などが含まれます。

コード例 2:

// 计算用户之间的相似度，可以使用余弦相似度
function cosine_similarity($vector1, $vector2) {
    $sum = 0;
    $dot_product = 0;
    $length1 = 0;
    $length2 = 0;
    
    foreach ($vector1 as $value) {
        $length1 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector2 as $value) {
        $length2 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector1 as $key => $value) {
        if (isset($vector2[$key])) {
            $dot_product += $value * $vector2[$key];
        }
    }
    
    $length1 = sqrt($length1);
    $length2 = sqrt($length2);
    
    if ($length1 * $length2 != 0) {
        return $dot_product / ($length1 * $length2);
    } else {
        return 0;
    }
}

3. 推奨コンテンツの生成
   計算された類似度に基づいて、ユーザー向けにパーソナライズされた推奨コンテンツを生成できます。ユーザーの過去の行動や類似ユーザーの行動に含まれる項目に基づいて推奨スコアを計算し、スコアに応じて並べ替えることができ、推奨スコアが高い項目からそのユーザーへの推奨リストが生成されます。

コード例 3:

// 为用户生成推荐内容
function generate_recommendation($user_id) {
    $recommendations = array();
    
    // 获取用户的历史行为数据
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 获取与用户相似的用户
    $similar_users = get_similar_users($user_id);
    
    // 遍历与用户相似的用户的历史行为
    foreach ($similar_users as $sim_user) {
        $sim_user_behavior = get_user_behavior($sim_user);
        
        // 计算推荐得分
        foreach ($sim_user_behavior as $item_id => $action) {
            if (!isset($user_behavior[$item_id])) {
                if (!isset($recommendations[$item_id])) {
                    $recommendations[$item_id] = 0;
                }
                $recommendations[$item_id] += $action * cosine_similarity($user_behavior, $sim_user_behavior);
            }
        }
    }
    
    // 按照推荐得分进行排序
    arsort($recommendations);
    
    return $recommendations;
}

2. ユーザー ポートレート
ユーザー ポートレートは、ユーザーの個人情報と行動データに基づいてユーザーの特性モデルを構築し、より適切に理解して分析することです。ユーザーのニーズと好み。以下では、ユーザーの行動データに基づくユーザー ポートレートを例として、PHP を使用してユーザー ポートレートを構築する方法を紹介します。

1. ユーザー特徴抽出
   ユーザーの行動データに基づいて、ユーザーの特徴を抽出できます。ユーザーの特性には、年齢、性別、興味のあるタグなどが含まれます。抽出された特徴は、後で使用するためにデータベースに保存できます。

コード例 4:

// 抽取用户特征
function extract_user_features($user_id) {
    $user_features = array();
    
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 根据用户行为数据抽取特征
    foreach ($user_behavior as $item_id => $action) {
        // 假设item_id对应的物品是有标签的
        $item_tags = get_item_tags($item_id);
        
        // 将标签加入用户特征中
        foreach ($item_tags as $tag) {
            if (!isset($user_features[$tag])) {
                $user_features[$tag] = 0;
            }
            $user_features[$tag] += $action;
        }
    }
    
    return $user_features;
}

2. ユーザー ポートレートの生成
   抽出されたユーザー特性に基づいて、ユーザーのユーザー ポートレートを生成できます。ユーザーのポートレートには、ユーザーの年齢、性別、興味のあるタグなどを含めることができます。

コード例 5:

// 生成用户画像
function generate_user_profile($user_id) {
    $user_profile = array(
        'age' => get_user_age($user_id),
        'gender' => get_user_gender($user_id),
        'interests' => array(),
    );
    
    $user_features = extract_user_features($user_id);
    
    // 根据用户特征生成用户画像
    $user_profile['interests'] = array_keys($user_features, max($user_features));
    
    return $user_profile;
}

結論:
この記事の導入部を通じて、PHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築する方法を学びました。パーソナライズされた推奨システムは、ユーザーの過去の行動に基づいてパーソナライズされた推奨コンテンツを提供でき、ユーザー ポートレートは、ユーザーの個人情報と行動データに基づいてユーザーの特性モデルを生成できます。この 2 つを組み合わせることで、企業はユーザーのニーズをより深く理解し、ユーザー エクスペリエンスと正確なマーケティング効果を向上させることができます。実際のアプリケーションでは、機械学習やその他のテクノロジーを組み合わせて、パーソナライズされたレコメンデーション システムやユーザー ポートレートの効果をさらに最適化し、改善することもできます。

以上がPHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築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。