전자상거래 산업의 급속한 발전과 함께 쇼핑몰의 추천 알고리즘이 점점 더 중요해지고 있습니다. 추천 알고리즘은 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공함으로써 사용자의 구매율을 높이고 쇼핑몰에 더 많은 수익을 가져올 수 있습니다. 쇼핑몰 개발에서 PHP는 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어이며, PHP를 사용하여 추천 알고리즘을 구현하는 방법이 이번 기사에서 논의할 주제입니다.
1. 추천 알고리즘 개요
추천 알고리즘은 사용자의 행태 데이터를 기반으로 한 데이터 분석 기술로, 사용자의 탐색 기록, 구매 기록, 검색 기록 등을 분석하여 사용자에게 탐색한 항목을 추천합니다. , 과거에 상품을 구매, 검색하여 사용자의 구매율을 높였습니다.
현재 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘에는 콘텐츠 기반 추천 알고리즘, 협업 필터링 추천 알고리즘, 행렬 분해 기반 추천 알고리즘 등이 있습니다. 그 중 콘텐츠 기반 추천 알고리즘은 상품의 텍스트 설명과 특성에 중점을 두고 있으며, 협업 필터링 추천 알고리즘은 사용자 행동 데이터를 분석하여 사용자 간의 유사점을 찾아 유사한 상품을 추천하는 알고리즘과 매트릭스 분해를 기반으로 합니다. 사용자-상품 매트릭스를 분해하여 사용자가 좋아할 만한 상품을 추천하는 것입니다.
2. PHP에서 추천 알고리즘을 구현하는 방법
PHP에서 추천 알고리즘을 구현하려면 일반적으로 오픈 소스 추천 시스템 라이브러리를 사용하거나 추천 알고리즘을 직접 작성하는 두 가지 방법이 있습니다.
현재 Apache Mahout, LensKit 등 많은 오픈소스 추천 시스템 라이브러리가 시중에 나와 있습니다. 이러한 라이브러리는 일반적으로 여러 추천 알고리즘을 지원하고 이러한 알고리즘을 구현하는 도구와 API를 제공하므로 개발자의 작업을 크게 단순화할 수 있습니다.
Apache Mahout을 예로 들어 행렬 분해 기반 추천 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.
(1) Apache Mahout을 다운로드하고 로컬로 추출합니다.
(2) 다음을 사용합니다. 사용자 제품 매트릭스 파일을 생성하는 콘솔의 명령:
mahout seq2sparse -i input.csv -o 출력 -ow --maxDFPercent 85 --namedVector
그 중 input.csv는 사용자 제품 데이터를 포함하는 CSV 파일입니다. , 출력은 출력 폴더입니다. --maxDFPercent 85는 DF 값(문서 빈도)이 85%보다 높은 용어를 필터링하는 데 사용되며 --namedVector는 이름이 있는 벡터를 생성하는 것을 의미합니다.
(3) 다음 명령을 사용하여 모델을 교육합니다.
mahout ParallelALS -i 출력/tfidf-벡터 -o 출력/모델 -n 10 -r 0.05 -b 0.5 --implicitFeedback true --lambda 0.1 --numThreadsPerSolver 1
그 중 출력/tfidf-Vectors는 2단계에서 생성된 user-product 행렬 폴더이고, 출력/모델은 출력 모델 폴더이며, -n 10은 요소 개수를 10으로 설정한다는 의미, -r 0.05는 설정을 의미합니다. 학습률을 0.05로 설정하고, b 0.5는 정규화 계수를 0.5로 설정한다는 의미입니다.
(4) 다음 명령을 사용하여 제품에 대한 사용자 평가를 예측합니다.
mahout 권장 요인화 -i 출력/tfidf-벡터 -o 출력/추천 -m 출력/모델 -n 10
그 중 출력/tfidf -벡터, 출력 /model 및 -n 10은 각각 이전 명령과 동일하며 출력/권장사항은 출력 결과 폴더입니다.
오픈 소스 추천 시스템 라이브러리를 사용할 수 없거나 추천 알고리즘의 구현 원리를 더 깊이 이해하고 숙달하고 싶다면 나만의 추천 알고리즘을 작성할 수 있습니다. .
행렬 분해를 기반으로 한 추천 알고리즘을 예로 들면, 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
(1) 사용자-제품 데이터를 읽고 사용자-제품 매트릭스를 설정합니다.
(2) SVD 분해 또는 ALS 분해를 사용합니다. 행렬 분해를 수행하는 알고리즘 분해하여 사용자-요인 행렬과 요인-곱 행렬을 얻습니다.
(3) 사용자-요인 행렬과 요인-곱 행렬을 기반으로 각 사용자에 대한 추천 목록을 생성하고, 가장 높은 점수를 받은 N개 제품을 추천 목록으로 사용합니다.
3. 추천 알고리즘 성능 최적화를 위한 팁
추천 알고리즘을 구현하는 과정에서 알고리즘의 성능과 정확성을 향상시키기 위해 다음 팁에도 주의해야 합니다.
사용자 항목 매트릭스를 구축하기 전에 불필요한 정보 제거, 비정상적인 데이터 삭제 등의 데이터 전처리가 필요합니다.
다른 알고리즘 매개변수는 알고리즘의 성능과 정확성에 영향을 미칩니다. 일반적으로 알고리즘 매개변수는 최적의 조합을 찾을 때까지 시행착오를 통해 지속적으로 조정될 수 있습니다.
추천 시스템의 데이터가 지속적으로 증가함에 따라 사용자 항목 매트릭스와 모델을 적시에 업데이트해야 합니다. 증분 학습을 사용하면 전체 모델을 재교육하지 않고 새로 추가된 데이터만 업데이트할 수 있습니다.
4. 결론
추천 알고리즘을 구현하는 것은 쇼핑몰 발전에 중요합니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 추천 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 알고리즘 성능을 최적화하는 기술을 소개합니다. 실제 개발에서는 사용자의 구매율과 쇼핑몰의 수익을 높이기 위해 실제 상황에 따라 다양한 추천 알고리즘과 구현 방법을 선택해야 합니다.
위 내용은 PHP를 사용하여 쇼핑몰 개발에서 추천 알고리즘을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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