Cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan kesan penilaian sistem pengesyoran

Cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan menilai kesan sistem pengesyoran

Pengenalan:
Sistem pengesyoran ialah bahagian yang sangat penting dalam aplikasi Internet moden Ia boleh mengesyorkan kandungan yang mungkin menarik minat pengguna berdasarkan data tingkah laku dan peribadi mereka keutamaan. Dalam proses membina sistem pengesyoran, ujian AB dan penilaian kesan adalah langkah yang sangat kritikal. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan menilai kesan sistem pengesyoran, dan menyediakan contoh kod yang sepadan.

1. Prinsip dan langkah ujian AB
Pengujian AB ialah percubaan perbandingan yang direka untuk menilai perbezaan dalam tingkah laku pengguna antara versi algoritma atau strategi pengesyoran yang berbeza. Langkah asas ujian AB adalah seperti berikut:

1. Tetapkan matlamat percubaan: jelaskan algoritma atau strategi yang disyorkan untuk diuji, dan kesan yang dijangkakan.
2. Pengumpulan rawak: Bahagikan pengguna secara rawak kepada kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan. Kumpulan percubaan menerima algoritma atau strategi pengesyoran baharu dan kumpulan kawalan menggunakan algoritma atau strategi pengesyoran sedia ada.
3. Laksanakan eksperimen: Berdasarkan keputusan kumpulan, gunakan algoritma atau strategi pengesyoran yang berbeza kepada kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan dalam persekitaran yang sama.
4. Pengumpulan dan analisis data: Kumpul dan analisis data tingkah laku pengguna, dan bandingkan perbezaan antara kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan untuk menilai kesan algoritma atau strategi yang disyorkan.

2. Gunakan PHP untuk ujian AB

1. Sediakan kumpulan percubaan dan kawalan:
   Untuk melaksanakan ujian AB, anda perlu mengumpulkan pengguna secara rawak ke dalam kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan. Dalam PHP, anda boleh menggunakan fungsi rand() untuk menjana nombor rawak dan membezakan kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan berdasarkan julat nombor rawak.

$userId = 123; // 用户ID
$randomNumber = rand(1, 100); // 生成1-100之间的随机数

if ($randomNumber <= 50) {
    $group = 'experimental'; // 实验组
} else {
    $group = 'control'; // 对照组
}

2. Laksanakan eksperimen:
   Gunakan algoritma atau strategi pengesyoran yang berbeza kepada kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan berdasarkan hasil kumpulan. Mengambil artikel yang disyorkan sebagai contoh, tentukan sama ada pengguna tergolong dalam kumpulan percubaan atau kumpulan kawalan berdasarkan hasil kumpulan, dan kemudian panggil fungsi pengesyoran yang berbeza masing-masing.

$recommendedArticles = [];

if ($group == 'experimental') {
    $recommendedArticles = getExperimentalRecommendations($userId);
} elseif($group == 'control') {
    $recommendedArticles = getControlRecommendations($userId);
}

// 在页面中展示推荐文章
foreach ($recommendedArticles as $article) {
    echo $article['title'];
}

3. Pengumpulan dan analisis data:
   Semasa pelaksanaan eksperimen, data tingkah laku pengguna perlu dikumpul dan dianalisis dengan sewajarnya. Mengambil tingkah laku klik pengguna sebagai contoh, data yang berkaitan boleh disimpan dalam pangkalan data apabila pengguna mengklik pada artikel.

$articleId = 1234; // 文章ID
$clickTime = time(); // 点击时间

// 将用户点击行为记录到数据库中
$query = "INSERT INTO click_log (user_id, article_id, click_time) 
          VALUES ('$userId', '$articleId', '$clickTime')";

// 执行查询操作
$result = mysqli_query($conn, $query);

Berdasarkan hasil pengumpulan data, kesan algoritma atau strategi pengesyoran boleh dinilai dengan membandingkan data tingkah laku pengguna kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan.

3. Penilaian kesan
Apabila menilai kesan, biasanya perlu membandingkan perbezaan penunjuk antara kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan dan menjalankan analisis statistik. Penunjuk penilaian yang biasa digunakan termasuk kadar klikan, kadar penukaran, kadar pengekalan, dsb.

Mengambil kadar klikan sebagai contoh, anda boleh mengira purata kadar klikan kumpulan percubaan dan kumpulan kawalan, dan menjalankan ujian hipotesis untuk menentukan sama ada perbezaan itu ketara.

// 计算实验组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$experimentalCtr = $experimentalClicks / $experimentalTotal;

// 计算对照组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$controlCtr = $controlClicks / $controlTotal;

// 使用假设检验判断差异是否显著
if ($experimentalCtr > $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著高于对照组";
} elseif ($experimentalCtr < $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著低于对照组";
} else {
    echo "实验组点击率与对照组无显著差异";
}

Kesimpulan:
Pengujian AB dan penilaian kesan sangat penting dalam sistem pengesyoran. Ia boleh membantu kami menilai kesan algoritma atau strategi pengesyoran yang berbeza dan mengoptimumkan prestasi sistem pengesyoran. Artikel ini memperkenalkan langkah asas menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan kesan penilaian sistem pengesyoran, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Saya berharap pembaca dapat lebih memahami dan menggunakan peranan ujian AB dan penilaian kesan dalam sistem pengesyoran dengan membaca artikel ini.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan kesan penilaian sistem pengesyoran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!