Kajian semula teknologi untuk melaksanakan sistem pengesyoran kosmetik masa nyata menggunakan PHP

Dengan perkembangan masyarakat dan peningkatan taraf hidup rakyat, kosmetik telah menjadi sangat penting kepada wanita moden. Cara memilih kosmetik yang sesuai dengan jenis dan gaya kulit anda telah menjadi masalah bagi ramai wanita. Cara pembelian tradisional biasanya mendengar cadangan daripada orang lain atau melalui percubaan. Namun, memandangkan jenis dan keperluan kulit setiap orang berbeza, terdapat banyak ketidakpastian dalam kaedah pembelian ini. Bagaimana dengan tepat dan cepat mengesyorkan kosmetik yang sesuai untuk setiap pengguna di kalangan sejumlah besar kosmetik telah menjadi tumpuan penyelidikan dalam industri e-dagang kosmetik. Artikel ini akan memperkenalkan ulasan teknikal menggunakan PHP untuk melaksanakan sistem pengesyoran kosmetik masa nyata.

1. Prinsip teknikal sistem pengesyoran kosmetik

Sistem pengesyoran kosmetik mengumpul data seperti gelagat sejarah pengguna, rekod menyemak imbas, rekod pembelian, dll., menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis minat dan keperluan pengguna, dan kemudian mengesyorkan yang sepadan produk. Untuk menjadikan sistem lebih tepat dan berkesan, teknologi berikut perlu dilaksanakan:

1. Prapemprosesan data

Prapemprosesan data merupakan langkah penting dalam sistem pengesyoran. Sistem pengesyoran kosmetik perlu mengumpul sejumlah besar data, yang selalunya mengandungi pelbagai bunyi dan nilai yang hilang. Oleh itu, sebelum pemprosesan data, pembersihan data, normalisasi, penyahduplikasian dan proses lain perlu dilakukan untuk meningkatkan kualiti dan ketepatan data.

2. Pengestrakan Ciri

Pengestrakan ciri ialah teknik yang menukar data mentah kepada vektor ciri yang boleh digunakan dalam algoritma pembelajaran mesin. Dalam sistem pengesyoran kosmetik, vektor ciri boleh memasukkan maklumat seperti jenama, keberkesanan, jenis kulit yang berkenaan, harga, dsb. kosmetik, serta tingkah laku sejarah pengguna, rekod pembelian dan maklumat lain. Melalui pengekstrakan ciri, maklumat ini boleh ditukar kepada format data yang boleh digunakan untuk algoritma pembelajaran mesin.

3. Algoritma Pembelajaran Mesin

Algoritma pembelajaran mesin ialah teras sistem pengesyoran kosmetik. Dalam proses ini, sistem mengesyorkan kosmetik yang paling sesuai untuk pengguna dengan mengelompokkan, mengelaskan atau meramalkan tingkah laku dan pilihan sejarah pengguna. Algoritma pembelajaran mesin termasuk algoritma penapisan kolaboratif, algoritma penapisan berasaskan kandungan, algoritma penapisan hibrid, dsb.

2. Penyelesaian teknikal untuk melaksanakan sistem pengesyoran kosmetik masa nyata dengan PHP

PHP ialah bahasa skrip sebelah pelayan yang popular, yang digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web. Jika anda ingin membangunkan sistem pengesyoran kosmetik masa nyata yang cekap, anda boleh menggunakan PHP untuk membina perkhidmatan bahagian belakang, dan menggabungkannya dengan rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka dan perpustakaan perlombongan data, serta teknologi pangkalan data. Pelan khusus adalah seperti berikut:

1. Reka bentuk pangkalan data

Pertama sekali, adalah perlu untuk mereka bentuk pangkalan data yang sesuai untuk sistem pengesyoran kosmetik. Pangkalan data perlu mengandungi maklumat seperti jenama, keberkesanan, jenis kulit yang berkenaan, harga, dsb. kosmetik, serta rekod penyemakan imbas sejarah pengguna, rekod koleksi dan rekod pembelian. Anda boleh memilih pangkalan data hubungan atau bukan hubungan seperti MySQL dan MongoDB.

2. Pilih rangka kerja pembelajaran mesin

Dalam PHP, anda boleh melaksanakan algoritma dengan memanggil perpustakaan pembelajaran mesin dalam bahasa seperti Python atau R. Rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka biasa termasuk TensorFlow, Scikit-Learn, PyTorch, dsb.

3. Laksanakan prapemprosesan data

Gunakan PHP untuk melaksanakan prapemprosesan data, termasuk pembersihan data, penormalan, penyahduplikasian dan pemprosesan lain untuk meningkatkan kualiti dan ketepatan data.

4. Ekstrak vektor ciri

Gunakan PHP untuk mengekstrak vektor ciri kosmetik dan pengguna, yang boleh dicapai melalui teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan teknik analisis korelasi.

5. Membangunkan algoritma pengesyoran

Anda boleh memilih algoritma berdasarkan penapisan kolaboratif, penapisan berasaskan kandungan, penapisan hibrid, dsb., menganalisis pengguna berdasarkan vektor ciri dan dengan cepat mengesyorkan kosmetik yang sesuai untuk jenis dan keperluan kulit mereka.

6. Perkhidmatan pengesyoran masa nyata

menggabungkan algoritma pengesyoran dengan aplikasi web untuk mencapai perkhidmatan pengesyoran kosmetik masa nyata. Contohnya, berdasarkan sejarah penyemakan imbas dan sejarah pembelian pengguna, kami mengesyorkan kosmetik yang berkaitan dengan minat mereka.

3. Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan ulasan teknikal penggunaan PHP untuk melaksanakan sistem pengesyoran kosmetik masa nyata. Melalui cara teknikal seperti prapemprosesan data, pengekstrakan ciri, algoritma pembelajaran mesin dan perkhidmatan pengesyoran masa nyata, sistem pengesyoran kosmetik yang cekap boleh dilaksanakan dengan cepat untuk menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pemilihan kosmetik yang lebih tepat dan diperibadikan.

Atas ialah kandungan terperinci Kajian semula teknologi untuk melaksanakan sistem pengesyoran kosmetik masa nyata menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!