Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma pengesyoran dalam pembangunan pusat membeli-belah

Dengan perkembangan pesat industri e-dagang, algoritma pengesyoran pusat membeli-belah menjadi semakin penting. Algoritma pengesyoran boleh menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan, dengan itu meningkatkan kadar pembelian pengguna dan membawa lebih banyak hasil ke pusat beli-belah. Dalam pembangunan pusat membeli-belah, PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan, dan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma pengesyoran ialah topik yang akan kita bincangkan dalam artikel ini.

1. Gambaran Keseluruhan Algoritma Pengesyoran

Algoritma pengesyoran ialah teknologi analisis data berdasarkan data tingkah laku pengguna, dengan menganalisis rekod penyemakan imbas sejarah pengguna, rekod carian dan data lain, ia mengesyorkan peristiwa lalu kepada pengguna Produk yang telah dilayari, dibeli dan dicari, dengan itu meningkatkan kadar pembelian pengguna.

Algoritma pengesyoran yang biasa digunakan pada masa ini termasuk algoritma pengesyoran berasaskan kandungan, algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif, algoritma pengesyoran berasaskan penguraian matriks, dsb. Antaranya, algoritma pengesyoran berasaskan kandungan memfokuskan pada perihalan teks dan ciri-ciri produk, algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif menganalisis data tingkah laku pengguna, mencari persamaan antara pengguna, dan mengesyorkan produk yang serupa kepada pengguna dan algoritma pengesyoran; Ia adalah untuk mengesyorkan produk yang pengguna mungkin suka dengan mengurai matriks produk pengguna.

2. Kaedah untuk melaksanakan algoritma pengesyoran dalam PHP

Untuk melaksanakan algoritma pengesyoran dalam PHP, biasanya terdapat dua kaedah: menggunakan perpustakaan sistem pengesyoran sumber terbuka atau menulis sendiri algoritma pengesyoran.

1. Gunakan perpustakaan sistem pengesyoran sumber terbuka

Pada masa ini, terdapat banyak perpustakaan sistem pengesyoran sumber terbuka di pasaran, seperti Apache Mahout, LensKit, dsb. Perpustakaan ini secara amnya menyokong berbilang algoritma pengesyoran dan menyediakan alatan serta API untuk melaksanakan algoritma ini, yang boleh memudahkan kerja pembangun dengan sangat baik.

Ambil Apache Mahout sebagai contoh Jika anda ingin menggunakan algoritma pengesyoran berdasarkan penguraian matriks, anda boleh mengikuti langkah berikut:

(1) Muat turun Apache Mahout dan ekstrak secara setempat;

(2) Gunakan arahan berikut dalam konsol untuk menjana fail matriks produk pengguna:

mahout seq2sparse -i input.csv -o output -ow --maxDFPercent 85 --namedVector

di mana , input.csv ialah fail CSV yang mengandungi data produk pengguna, output ialah folder output, --maxDFPercent 85 digunakan untuk menapis istilah dengan nilai DF (Kekerapan Dokumen) lebih tinggi daripada 85%, --namedVector bermaksud menjana vektor bernama.

(3) Gunakan arahan berikut untuk melatih model:

mahout parallelALS -i output/tfidf-vectors -o output/model -n 10 -r 0.05 -b 0.5 --implicitFeedback true -- lambda 0.1 --numThreadsPerSolver 1

Antaranya, output/tfidf-vectors ialah folder matriks produk pengguna yang dijana dalam langkah kedua, output/model ialah folder model output, -n 10 bermaksud tetapan bilangan faktor kepada 10 , -r 0.05 bermakna menetapkan kadar pembelajaran kepada 0.05, -b 0.5 bermakna menetapkan pekali regularisasi kepada 0.5.

(4) Gunakan arahan berikut untuk meramalkan penilaian pengguna produk:

mahout recommendfactorized -i output/tfidf-vectors -o output/syor -m output/model -n 10

Antaranya, output/tfidf-vectors, output/model dan -n 10 masing-masing adalah sama dengan arahan sebelumnya, dan output/syor ialah folder hasil output.

2. Tulis algoritma pengesyoran anda sendiri

Jika menggunakan perpustakaan sistem pengesyoran sumber terbuka tidak dapat memenuhi keperluan anda, atau anda ingin mempunyai pemahaman yang lebih mendalam dan penguasaan prinsip pelaksanaan daripada algoritma pengesyoran, anda boleh menulisnya sendiri Algoritma pengesyoran.

Mengambil algoritma pengesyoran berdasarkan penguraian matriks sebagai contoh, langkah khusus adalah seperti berikut:

(1) Baca data produk pengguna dan wujudkan matriks produk pengguna;

( 2) Gunakan penguraian SVD atau algoritma penguraian ALS untuk mengurai matriks untuk mendapatkan matriks faktor pengguna dan matriks faktor-komoditi

(3) Hasilkan senarai cadangan untuk setiap pengguna, iaitu, berdasarkan matriks faktor pengguna dan faktor - Matriks produk, hitung produk N dengan skor tertinggi dan gunakannya sebagai senarai cadangan.

3 Petua untuk mengoptimumkan prestasi algoritma pengesyoran

Dalam proses melaksanakan algoritma pengesyoran, anda juga perlu memberi perhatian kepada petua berikut untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan algoritma :

Prapemprosesan data

Sebelum mewujudkan matriks produk pengguna, data perlu dipraproses, seperti mengalih keluar maklumat yang tidak diperlukan, mengosongkan data tidak normal, dsb.

Pilih parameter algoritma

Parameter algoritma yang berbeza akan menjejaskan prestasi dan ketepatan algoritma. Biasanya, parameter algoritma boleh diselaraskan secara berterusan melalui percubaan dan ralat sehingga kombinasi optimum ditemui.

Pembelajaran Tambahan

Dengan peningkatan berterusan data dalam sistem pengesyoran, matriks dan model item pengguna perlu dikemas kini tepat pada masanya. Pembelajaran tambahan boleh digunakan untuk mengemas kini hanya data yang baru ditambah tanpa melatih semula keseluruhan model.

4. Kesimpulan

Melaksanakan algoritma pengesyoran adalah penting untuk pembangunan pusat membeli-belah. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma pengesyoran dan memperkenalkan teknik untuk mengoptimumkan prestasi algoritma. Dalam pembangunan sebenar, algoritma pengesyoran yang berbeza dan kaedah pelaksanaan perlu dipilih mengikut keadaan sebenar untuk meningkatkan kadar pembelian pengguna dan hasil pusat membeli-belah.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma pengesyoran dalam pembangunan pusat membeli-belah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!