Bagaimana untuk melaksanakan fungsi senarai cadangan dalam applet WeChat dengan PHP

Dengan populariti Internet mudah alih, program mini WeChat telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam kehidupan orang ramai. Ia bukan sahaja menyediakan pelbagai fungsi yang kaya, tetapi juga mengesyorkan kandungan yang sesuai untuk pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna. Dalam applet WeChat, senarai cadangan ialah salah satu fungsi yang sangat penting Artikel ini akan memperkenalkan cara PHP melaksanakan fungsi senarai cadangan dalam applet WeChat.

1. Algoritma Pengesyoran

Algoritma pengesyoran ialah asas penting untuk merealisasikan fungsi senarai pengesyoran. Ia menentukan kandungan dan kaedah pengisihan senarai pengesyoran. Algoritma pengesyoran yang biasa digunakan pada masa ini termasuk pengesyoran berasaskan kandungan, pengesyoran penapisan kolaboratif, pengesyoran pembelajaran mendalam, dsb. Di sini kami mengambil algoritma penapisan kolaboratif sebagai contoh untuk memperkenalkan kaedah pelaksanaan senarai cadangan.

Sistem pengesyoran berdasarkan algoritma penapisan kolaboratif terbahagi terutamanya kepada dua kategori: pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan item. Yang pertama membuat pengesyoran dengan mengira persamaan antara pengguna, dan yang terakhir membuat pengesyoran dengan mengira persamaan antara item. Apabila melaksanakan fungsi senarai pengesyoran dalam applet WeChat, kita boleh memilih dua kaedah:

1) Pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan pengguna

Pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan pengguna terutamanya mengira pengguna Persamaan antara mereka digunakan untuk mengesyorkan kandungan yang disukai pengguna serupa. Kaedah pelaksanaan khusus adalah seperti berikut:

1.1 Bina matriks penilaian item pengguna

Pertama, anda perlu membina matriks penilaian item pengguna. Setiap elemen dalam matriks mewakili penilaian pengguna untuk item Jika pengguna belum menilai item tersebut, kedudukannya ialah 0.

1.2 Kira persamaan antara pengguna

Seterusnya, anda perlu mengira persamaan antara pengguna. Di sini kita boleh menggunakan pekali korelasi Pearson atau persamaan kosinus untuk mengira persamaan antara pengguna. Lebih besar nilai persamaan yang dikira, lebih serupa kedua-dua pengguna.

1.3 Cari kumpulan pengguna yang serupa dengan pengguna sasaran

Cari kumpulan pengguna yang serupa dengan pengguna sasaran Anda boleh mengisih persamaan semua pengguna dan pilih kumpulan dengan persamaan tertinggi. Pengguna membuat cadangan.

1.4 Cari sekumpulan produk yang serupa dengan pengguna sasaran

Untuk mencari kumpulan produk yang serupa dengan pengguna sasaran, anda boleh memilih Sekumpulan produk dengan minat tertinggi adalah disyorkan.

Melalui langkah di atas, algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan pengguna boleh dilaksanakan.

2) Pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan item

Pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan item terutamanya mengesyorkan item yang serupa dengan mengira persamaan antara item. Kaedah pelaksanaan khusus adalah seperti berikut:

2.1 Bina matriks penilaian pengguna item

Pertama, anda perlu membina matriks penilaian pengguna item. Setiap elemen dalam matriks mewakili skor item yang dinilai oleh pengguna Jika pengguna belum menilai item tersebut, kedudukannya ialah 0.

2.2 Kira persamaan antara item

Seterusnya, anda perlu mengira persamaan antara item. Persamaan antara item boleh dikira menggunakan persamaan kosinus atau persamaan Jaccard. Semakin besar nilai persamaan yang dikira, semakin serupa kedua-dua item tersebut.

2.3 Cari kumpulan item yang serupa dengan item sasaran

Cari kumpulan item yang serupa dengan item sasaran Anda boleh mengisih persamaan semua item dan pilih kumpulan dengan persamaan tertinggi adalah disyorkan.

2.4 Cari sekumpulan pengguna yang berminat dengan item sasaran

Cari kumpulan pengguna yang berminat dengan item sasaran dengan mengira kesan item sasaran pada item yang belum telah dinilai oleh kumpulan pengguna ini , pilih kumpulan pengguna dengan pengaruh tertinggi untuk cadangan.

Melalui langkah di atas, algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan item boleh dilaksanakan.

2. Pelaksanaan senarai cadangan

Apabila melaksanakan senarai cadangan, kami boleh menyelesaikan masalah melalui langkah berikut:

2.1 Dapatkan maklumat pengguna

Pertama, anda perlu mendapatkan maklumat pengguna, seperti ID pengguna, sejarah penyemakan imbas pengguna, dsb.

2.2 Gunakan algoritma pengesyoran untuk mengira senarai pengesyoran

Mengikut maklumat pengguna, gunakan algoritma pengesyoran yang dinyatakan di atas untuk mengira senarai item yang pengguna mungkin berminat. senarai cadangan boleh dikira mengikut tahap minat, item yang lebih tinggi boleh disyorkan kepada pengguna.

2.3 Paparkan senarai pengesyoran

Paparkan senarai pengesyoran yang dikira kepada pengguna dan pengguna boleh memilih sama ada untuk menyemak imbas atau membeli produk.

3. Kesimpulan

Melalui langkah di atas, kita boleh melaksanakan fungsi senarai cadangan dalam program mini WeChat. Pemilihan dan pelaksanaan algoritma pengesyoran secara langsung akan mempengaruhi ketepatan dan pengalaman pengguna senarai pengesyoran, jadi dalam pembangunan sebenar, pemilihan dan pengoptimuman perlu berdasarkan keperluan perniagaan sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan fungsi senarai cadangan dalam applet WeChat dengan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!