PHP를 사용하여 지능형 추천 및 개인화된 추천을 구현하는 방법

PHP를 사용하여 지능형 추천 및 개인화 추천 기능을 구현하는 방법

소개:
오늘날 인터넷 시대에 개인화 추천 시스템은 전자상거래, 소셜 미디어, 뉴스 정보 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 지능적인 추천과 개인화된 추천 기능은 사용자 경험을 향상하고 사용자 충성도를 높이며 전환율을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 지능형 추천 및 개인화 추천 기능을 구현하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다.

1. 지능형 추천의 원리
지능형 추천은 주로 ​​다음 원칙을 기반으로 사용자의 과거 행동과 관심사를 기반으로 관련 콘텐츠를 추천합니다.

1. 협업 필터링: 사용자의 과거 행동과 관심사를 분석하여 자신과 유사한 다른 사용자가 해당 사용자의 과거 선호도를 기반으로 콘텐츠를 추천합니다.
2. 콘텐츠 필터링: 항목 간의 유사성을 분석하여 사용자의 과거 관심분야와 유사한 항목을 추천합니다.
3. 하이브리드 추천: 추천을 위한 협업 필터링 및 콘텐츠 필터링 방법.

2. 지능형 추천 구현
PHP에서는 지능형 추천과 개인화 추천 기능을 구현하기 위해 데이터베이스를 이용해 사용자 행동 데이터와 아이템 정보를 저장하고, 알고리즘을 이용해 추천 계산을 수행할 수 있습니다. 다음은 지능형 추천 기능을 구현하는 일반적인 단계입니다.

1. 데이터베이스 테이블 생성
   먼저 두 개의 데이터베이스 테이블을 생성합니다. 하나는 사용자 ID, 항목 ID, 행동 유형 등과 같은 사용자 행동 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 다른 하나는 항목 ID, 이름, 설명 등과 같은 항목 정보를 저장하는 데 사용됩니다.

CREATE TABLE `user_action` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `action_type` tinyint(4) NOT NULL,
  `action_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `item_info` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `description` text NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2. 사용자 행동 데이터 수집
   웹사이트나 애플리케이션에서 탐색, 구매, 수집 등의 사용자 행동 데이터를 수집하고 데이터베이스에 저장합니다.

// 用户浏览商品
function userBrowseItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户浏览记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 1, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

// 用户购买商品
function userBuyItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户购买记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 2, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

3. 아이템 유사성 계산
   사용자 행동 데이터와 아이템 정보에 따라 아이템 간의 유사성을 계산하는 콘텐츠 기반 추천 알고리즘이나 협업 필터링 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

// 计算物品相似度
function calculateItemSimilarity($item_id_1, $item_id_2) {
    // 根据商品特征计算相似度
    // 返回相似度值
}

4. 추천 알고리즘
   은 계산된 항목 유사도와 사용자의 과거 행동 데이터를 사용하여 협업 필터링, 콘텐츠 필터링 또는 하이브리드 추천 방법을 사용하여 추천 계산을 수행하고 추천 결과를 반환합니다.

// 根据用户行为数据进行推荐
function recommendItems($user_id) {
    // 获取用户的浏览、购买等行为数据
    $sql = "SELECT item_id, action_type FROM user_action WHERE user_id = $user_id";
    // 执行SQL语句，并根据用户的行为数据进行推荐计算
    // 返回推荐结果
}

3. 맞춤 추천
맞춤 추천은 사용자의 개인적인 관심사와 선호도를 기반으로 사용자의 선호도와 관련된 콘텐츠를 추천합니다. 개인화된 추천을 받기 위해 사용자 등록 시 설문지나 사용자 피드백을 통해 사용자의 개인 관심 데이터를 얻을 수 있습니다. 개인화 추천 기능을 구현하기 위한 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 사용자 개인화 데이터 수집
   사용자가 등록하거나 로그인할 때 사용자가 개인 관심 분야에 대한 설문지를 작성하도록 안내하거나 피드백 수집 방법을 제공합니다.
2. 사용자 개인화 데이터 저장
   사용자 ID, 관심 분야 등의 필드로 표현될 수 있는 사용자의 개인화 데이터를 데이터베이스에 저장합니다.

CREATE TABLE `user_interest` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `interest` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

3. 사용자 개인화 데이터를 기반으로 한 추천
   추천 알고리즘을 기반으로 하고 사용자의 개인화 데이터와 결합하여 추천 계산을 수행하므로 추천 결과가 사용자의 개인적인 관심과 선호도에 더 부합합니다.

// 根据用户个性化数据进行推荐
function personalizedRecommendation($user_id) {
    // 获取用户的个性化数据
    $sql = "SELECT interest FROM user_interest WHERE user_id = $user_id";
    // 获取用户的个性化数据，并根据个性化数据进行推荐计算
    // 返回个性化推荐结果
}

결론:
이 기사에서는 PHP를 사용하여 지능형 추천 및 개인화 추천 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. 사용자의 과거 행동 데이터와 개인화 데이터를 수집하고 추천 알고리즘을 기반으로 추천 계산을 수행함으로써 사용자 경험을 향상시키고 사용자 충성도와 전환율을 높일 수 있습니다. 본 논문에서는 단순한 구현 방법만을 제시하고 있지만, 지능형 추천 알고리즘과 개인화 추천 알고리즘에 대한 심층적인 이해와 적용을 통해 보다 정확하고 효과적인 추천 시스템을 구현할 수 있다.

위 내용은 PHP를 사용하여 지능형 추천 및 개인화된 추천을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!