Penilaian algoritma pengesyoran produk pusat membeli-belah dibangunkan menggunakan PHP

Penilaian algoritma pengesyoran produk pusat membeli-belah yang dibangunkan menggunakan PHP

Dengan pembangunan e-dagang, semakin banyak tapak web pusat membeli-belah telah mula menggunakan algoritma pengesyoran untuk menyediakan perkhidmatan pengesyoran produk yang diperibadikan. Sebagai bahasa pengaturcaraan sisi pelayan yang biasa digunakan, PHP juga digunakan secara meluas dalam pembangunan laman web pusat beli-belah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan algoritma pengesyoran produk pusat beli-belah pembangun PHP dan menilainya.

1. Prinsip asas algoritma pengesyoran produk

Matlamat algoritma pengesyoran produk adalah untuk menyediakan pengguna dengan pengesyoran produk yang mungkin menarik minat berdasarkan data tingkah laku pengguna. Algoritma pengesyoran yang biasa digunakan termasuk penapisan kolaboratif berasaskan pengguna, pengesyoran berasaskan kandungan dan pengesyoran hibrid. Antaranya, algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna adalah algoritma yang paling biasa digunakan.

Algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna menganalisis data gelagat pengguna untuk mencari pengguna yang mempunyai gelagat yang serupa dengan pengguna sasaran, dan kemudian mengesyorkan produk kepada pengguna sasaran berdasarkan produk yang telah dibeli oleh pengguna ini. Proses ini boleh dibahagikan kepada dua langkah: mengira persamaan antara pengguna dan mengesyorkan produk kepada pengguna sasaran.

2. Gunakan PHP untuk membangunkan algoritma pengesyoran produk

Dalam PHP, anda boleh menggunakan pangkalan data untuk menyimpan data tingkah laku pengguna dan menggunakan algoritma yang sepadan untuk melaksanakan fungsi pengesyoran produk. Berikut ialah contoh kod PHP mudah yang menunjukkan cara melaksanakan algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna.

Pertama, anda perlu mencipta jadual pangkalan data untuk menyimpan data tingkah laku pengguna. Anda boleh membuat jadual bernama "user_behavior", yang mengandungi medan seperti "user ID", "item ID" dan "behavior type".

CREATE TABLE user_behavior (
    user_id INT,
    item_id INT,
    action_type VARCHAR(50)
);

Kemudian, kod PHP perlu ditulis untuk mengira persamaan antara pengguna. Berikut ialah contoh mudah menggunakan persamaan kosinus untuk mengira persamaan antara pengguna.

function cosine_similarity($user1, $user2) {
    // 获取用户1和用户2的行为数据
    $user1_behavior = get_user_behavior($user1);
    $user2_behavior = get_user_behavior($user2);
    
    // 计算用户1和用户2的行为向量
    $vector1 = calculate_vector($user1_behavior);
    $vector2 = calculate_vector($user2_behavior);
    
    // 计算余弦相似度
    $similarity = dot_product($vector1, $vector2) / (norm($vector1) * norm($vector2));
    
    return $similarity;
}

Akhir sekali, cadangan produk perlu dibuat untuk pengguna sasaran berdasarkan persamaan mereka. Berikut ialah contoh mudah yang mengesyorkan produk untuk menyasarkan pengguna berdasarkan persamaan dari tinggi ke rendah.

function recommend_items($target_user) {
    // 获取与目标用户相似度最高的用户
    $most_similar_user = get_most_similar_user($target_user);
    
    // 获取与目标用户相似度最高的用户购买过的商品
    $most_similar_user_items = get_user_items($most_similar_user);
    
    // 过滤掉目标用户已经购买过的商品
    $recommended_items = filter_items($most_similar_user_items, $target_user);
    
    return $recommended_items;
}

3. Penilaian algoritma pengesyoran produk

Dalam penggunaan sebenar, algoritma pengesyoran produk perlu dinilai untuk memastikan ketepatan dan keberkesanannya. Kaedah biasa untuk menilai algoritma pengesyoran produk termasuk penilaian luar talian dan penilaian dalam talian.

Penilaian luar talian ialah penilaian yang dijalankan ke atas data sejarah dan prestasi algoritma dinilai dengan mengira penunjuk seperti ketepatan, ingatan semula dan liputan antara keputusan yang disyorkan dan gelagat pengguna sebenar.

Penilaian dalam talian ialah penilaian yang dijalankan dalam persekitaran masa nyata untuk menilai keberkesanan algoritma dengan membandingkan hasil pengesyoran baharu dengan maklum balas sebenar daripada pengguna.

Ringkasnya, artikel ini memperkenalkan cara menggunakan algoritma pengesyoran produk PHP Developer City dan menilainya. Dengan melaksanakan algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan menggunakannya pada tapak web pusat beli-belah, perkhidmatan pengesyoran produk yang diperibadikan boleh disediakan, sekali gus meningkatkan pengalaman membeli-belah pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Penilaian algoritma pengesyoran produk pusat membeli-belah dibangunkan menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!