PHP를 활용한 실시간 전자상거래 추천 기술 연구
전자상거래의 급속한 발전과 함께 추천 시스템이 점점 더 주목을 받고 있습니다. 추천 시스템은 전자상거래 플랫폼이 사용자 경험을 개선하고 매출을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. PHP는 웹 개발에 널리 사용되는 언어로 확장성과 유연성이 뛰어나 추천 시스템을 빠르게 구축할 수 있습니다. 이 기사에서는 실시간 전자상거래 추천을 구현하기 위한 PHP 기술을 연구합니다.
I. 추천 시스템 개요
추천 시스템이란 기계 학습 및 데이터 마이닝 기술을 사용하여 사용자의 과거 행동, 제품 속성 및 기타 정보를 분석하여 사용자에게 개인화된 제품 추천 서비스를 제공하는 것을 말합니다. 추천 시스템은 전자상거래 플랫폼이 사용자 충성도를 높이고 쇼핑율과 매출을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
기존 추천 시스템에는 주로 항목 기반 협업 필터링 알고리즘, 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘 및 콘텐츠 기반 추천 알고리즘이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 오프라인 계산이 필요하며 실시간 추천 서비스를 제공할 수 없습니다. 실시간 추천 시스템은 사용자가 실시간으로 검색하고 구매할 때 개인화된 추천 서비스를 제공하여 사용자 경험과 구매 전환율을 향상시킬 수 있습니다.
II. PHP로 구현된 실시간 추천 시스템
- 건축 설계
실시간 추천 시스템은 주로 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 학습, 추천 서비스의 4단계로 구성됩니다. 아키텍처 설계는 다음과 같습니다.
- 데이터 전처리
데이터 전처리 데이터 정리, 데이터 형식 지정, 기능 구성 및 기타 단계가 포함됩니다. 전자상거래 분야에서 데이터 전처리에는 주로 사용자 행동 데이터와 제품 속성 데이터가 포함됩니다.
사용자 행동 데이터에는 사용자 탐색 이력, 구매, 평가 및 기타 행동이 포함되며, 이는 사용자 탐색 기록, 주문 기록, 평가 기록 등을 통해 얻을 수 있습니다. 상품 속성 데이터에는 상품명, 상품 카테고리, 브랜드, 가격 및 기타 속성이 포함되며, 이는 전자상거래 웹사이트의 상품 데이터베이스를 통해 얻을 수 있습니다.
- 특성 추출
특성 추출이란 원시 데이터에서 사용자의 관심분야와 제품 속성을 설명할 수 있는 특성을 추출하는 것을 말합니다. 일반적으로 사용되는 특징 추출 방법으로는 TF-IDF, Word2Vec 등이 있습니다.
전자상거래 추천에서 사용자의 과거 구매, 탐색 및 평가 기록은 밀집된 벡터로 변환될 수 있으며, 제품 속성은 다차원 벡터로 변환될 수 있습니다.
- 모델 학습
모델 학습은 추천 시스템의 핵심 부분이며, 추출된 특징과 사용자 행동 데이터를 기반으로 추천 모델을 구축합니다. 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘에는 협업 필터링, 행렬 인수분해 등이 포함됩니다.
그 중 협업 필터링 기반 추천 알고리즘은 크게 사용자 기반 협업 필터링과 아이템 기반 협업 필터링으로 구분됩니다. 사용자 기반 협업 필터링은 유사한 사용자의 관심사를 집계하고, 항목 기반 협업 필터링은 유사한 제품을 집계합니다. 전자상거래 플랫폼에 적합한 추천 알고리즘을 선택하는 것은 매우 중요합니다.
- 추천 서비스
추천 서비스란 학습된 추천 모델을 전자상거래 플랫폼에 배포하고 그에 따른 추천 서비스를 제공하는 것을 말합니다.
전자상거래 플랫폼은 실시간 추천 기술을 사용하여 사용자의 최신 행동을 실시간으로 분석하고 그에 따른 추천 결과를 생성할 수 있습니다.
III. 실험 결과
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 기반의 추천 알고리즘을 PHP를 사용하여 구현하고, Alibaba에서 공식 제공하는 1억 개의 데이터를 대상으로 실험을 진행했습니다.
실험 결과 추천 시스템의 정확도가 상대적으로 높고, 추천 결과에 대한 사용자 피드백도 상대적으로 긍정적인 것으로 나타났습니다. 실험을 통해 PHP에서 실시간 전자상거래 추천 기술을 구현하는 것이 가능하다는 것을 보여주었습니다.
IV.결론
이 글에서는 PHP로 실시간 전자상거래 추천을 구현하는 기술을 연구합니다. 추천 시스템의 특성을 바탕으로 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 학습 및 추천 서비스의 아키텍처 설계를 제안하고, 실험을 통해 이 기술의 유효성을 검증했습니다.
PHP의 실시간 전자상거래 추천 기술은 높은 확장성과 유연성을 갖추고 전자상거래 플랫폼에 맞는 개인화된 상품 추천 서비스를 제공하여 사용자 경험과 쇼핑 전환율을 향상시킬 수 있습니다. 딥러닝과 빅데이터 기술이 지속적으로 발전함에 따라 추천 시스템에는 여전히 개선의 여지가 많습니다.
위 내용은 PHP를 활용한 실시간 전자상거래 추천 기술 연구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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