PHP로 추천 알고리즘을 구현하는 방법
소개:
추천 알고리즘은 오늘날의 인터넷 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며 사용자의 행동과 선호도에 따라 개인화된 추천 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 널리 사용되는 스크립팅 언어인 PHP를 사용하여 추천 알고리즘을 구현할 수도 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 협업 필터링을 기반으로 하는 간단한 추천 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.
1. 협업 필터링 알고리즘이란? 협업 필터링은 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘으로 사용자 간의 공통 관심사를 분석하여 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠를 추천합니다. 협업 필터링 알고리즘은 사용자 간의 유사성을 기반으로 현재 사용자와 취미가 유사한 다른 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자의 항목 평가를 기반으로 현재 사용자에게 추천을 제공합니다. 협업 필터링 알고리즘은 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
사용자 간 유사도 계산이 협업 필터링 알고리즘의 핵심입니다. 일반적으로 사용되는 유사성 계산 방법에는 유클리드 거리, 피어슨 상관 계수 등이 있습니다. 여기서는 Pearson 상관 계수를 사용하여 사용자 간의 유사성을 계산합니다. Pearson 상관 계수의 공식은 다음과 같습니다.
similarity(u, v) = sum((r(u, i) - avg(u)) * (r(v, i) - avg(v))) / (sqrt(sum((r(u, i) - avg(u))^2)) * sqrt(sum((r(v, i) - avg(v))^2)))
function pearson($ratings1, $ratings2) { $sum1 = $sum2 = $sumSq1 = $sumSq2 = $pSum = 0; $n = count($ratings1); foreach ($ratings1 as $item => $rating) { if (array_key_exists($item, $ratings2)) { $sum1 += $rating; $sum2 += $ratings2[$item]; $sumSq1 += pow($rating, 2); $sumSq2 += pow($ratings2[$item], 2); $pSum += $rating * $ratings2[$item]; } } $num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n); $den = sqrt(($sumSq1 - pow($sum1, 2) / $n) * ($sumSq2 - pow($sum2, 2) / $n)); if ($den == 0) return 0; return $num / $den; }
function recommend($user, $data, $k) { $total = array(); $simSum = array(); foreach ($data as $otherUser => $ratings) { if ($otherUser != $user) { $similarity = pearson($data[$user], $ratings); if ($similarity > 0) { foreach ($ratings as $item => $rating) { if (!array_key_exists($item, $data[$user])) { if (!array_key_exists($item, $total)) { $total[$item] = 0; $simSum[$item] = 0; } $total[$item] += $rating * $similarity; $simSum[$item] += $similarity; } } } } } $recommendations = array(); foreach ($total as $item => $score) { $recommendations[$item] = $score / $simSum[$item]; } arsort($recommendations); return $recommendations; }
협업 필터링 알고리즘은 개인화된 추천 콘텐츠를 달성할 수 있는 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘입니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 간단한 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 물론, 대규모 데이터 처리, 과적합 방지 등 실제 응용에서는 많은 세부 사항과 성능 최적화를 고려해야 합니다. 이 기사가 추천 알고리즘 구현을 시작하는 데 도움이 되고 추가 심층 연구를 위한 참고 자료를 제공할 수 있기를 바랍니다.
위 내용은 PHP로 추천 알고리즘을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!