Bagaimana untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP

Dengan perkembangan Internet, sistem pengesyoran telah bersinar dalam bidang seperti e-dagang dan media sosial. Sistem pengesyoran ialah teknologi automatik yang boleh mengesyorkan produk, perkhidmatan atau kandungan kepada pengguna berdasarkan tingkah laku dan pilihan mereka. PHP ialah bahasa pengaturcaraan Web yang popular Bagaimana untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP adalah topik yang patut diberi perhatian. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP.

1. Prinsip kerja sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran biasanya merangkumi dua peringkat: latihan luar talian dan pengesyoran dalam talian. Latihan luar talian merujuk kepada menggunakan data sejarah untuk latihan model untuk mendapatkan model minat pengguna dan model ciri item. Pengesyoran dalam talian adalah berdasarkan model tingkah laku dan minat semasa pengguna, meramalkan tingkah laku pengguna seterusnya dan memberikan hasil pengesyoran yang diperibadikan.

Prinsip kerja sistem pengesyoran boleh diringkaskan secara ringkas dalam langkah berikut:

1. Pengumpulan data: Kumpul pelbagai data tingkah laku pengguna, termasuk sejarah penyemakan imbas, rekod pembelian, ulasan, dan lain-lain.
2. Pengeluaran ciri: Berdasarkan data yang dikumpul, ekstrak vektor ciri produk dan vektor minat pengguna.
3. Latihan model: Gunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model pengesyoran menggunakan data sejarah.
4. Penjanaan hasil pengesyoran: Berdasarkan model minat pengguna dan model ciri produk, ramalkan gelagat pengguna dan jana hasil pengesyoran.
5. Isih hasil yang disyorkan: Isih hasil yang disyorkan mengikut markah mereka untuk menunjukkan kepada pengguna produk yang paling mungkin mereka minati.

2. Algoritma yang biasa digunakan dalam sistem pengesyoran

Algoritma sistem pengesyoran boleh dibahagikan terutamanya kepada dua kategori: pengesyoran berasaskan kandungan dan pengesyoran penapisan kolaboratif. Pengesyoran berasaskan kandungan ialah pengesyoran berdasarkan atribut kandungan item, seperti teg produk atau perihalan. Pengesyoran penapisan kolaboratif adalah berdasarkan sejarah tingkah laku pengguna. Algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif boleh dibahagikan kepada penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan item.

1. Algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna

Algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna ialah algoritma yang membuat pengesyoran berdasarkan gelagat sejarah pengguna. Idea asasnya ialah jika dua pengguna mempunyai gelagat sejarah yang hampir sama, maka mereka berkemungkinan berminat dengan produk yang sama. Teras algoritma ini adalah untuk mencari persamaan antara dua pengguna. Kaedah pengiraan persamaan yang biasa digunakan termasuk jarak Euclidean, pekali korelasi Pearson, persamaan kosinus, dsb.

2. Algoritma penapisan kolaboratif berasaskan item

Algoritma penapisan kolaboratif berasaskan item ialah algoritma yang mengesyorkan item berdasarkan persamaannya. Idea asasnya ialah jika dua item dibeli atau dilihat oleh ramai pengguna pada masa yang sama, kedua-dua item tersebut berkemungkinan mempunyai atribut atau ciri yang serupa. Kaedah pengiraan persamaan yang biasa digunakan termasuk persamaan kosinus, persamaan Jaccard, dsb.

3. Langkah untuk melaksanakan sistem pengesyoran

Untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP, anda boleh mengikuti langkah berikut:

1. Pengumpulan data: kumpulkan pengguna' data gelagat sejarah , termasuk sejarah penyemakan imbas, kata kunci carian, rekod pembelian, penilaian, dsb.
2. Pengekstrakan ciri: Ekstrak ciri produk melalui algoritma pembelajaran mesin dan ekstrak ciri minat pengguna berdasarkan gelagat sejarah pengguna.
3. Latihan model: Gunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model menggunakan data tingkah laku sejarah.
4. Penjanaan hasil pengesyoran: Berdasarkan model minat pengguna dan model ciri produk, ramalkan gelagat pengguna dan jana hasil pengesyoran.
5. Isih hasil pengesyoran: Isih hasil pengesyoran mengikut markahnya dan paparkan produk yang paling mungkin menarik minat pengguna.

4. Senario aplikasi sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran digunakan secara meluas dalam e-dagang, media sosial, pengesyoran berita, dsb. Dalam bidang e-dagang, sistem pengesyoran boleh mengesyorkan produk yang berkaitan kepada pengguna berdasarkan rekod pembelian sejarah atau gelagat menyemak imbas mereka, dengan itu meningkatkan kadar penukaran pembelian dan harga unit pengguna. Dalam aplikasi media sosial, sistem pengesyoran boleh mengesyorkan orang atau kandungan yang berminat kepada pengguna berdasarkan perhubungan sosial dan gelagat aktiviti sejarah mereka. Dari segi pengesyoran berita, sistem pengesyoran boleh mengesyorkan laporan yang berkaitan kepada pengguna berdasarkan model minat pengguna dan gelagat pembacaan sejarah.

5. Ringkasan

Sistem pengesyoran memainkan peranan yang semakin penting dalam bidang Internet. Sebagai bahasa pengaturcaraan web yang popular, PHP juga boleh melaksanakan fungsi sistem pengesyoran. Artikel ini memperkenalkan prinsip kerja, algoritma biasa dan langkah pelaksanaan sistem pengesyoran, serta senario aplikasi sistem pengesyoran. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit rujukan dan bantuan untuk peminat PHP.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!