Nota kajian PHP: sistem pengesyoran dan pengesyoran yang diperibadikan

Nota kajian PHP: Sistem pengesyoran dan pengesyoran diperibadikan, contoh kod khusus diperlukan

Pengenalan:
Dalam era Internet hari ini Sistem pengesyoran telah menjadi salah satu ciri penting bagi banyak laman web dan aplikasi. Dengan menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi perlombongan data, sistem pengesyoran boleh mengesyorkan kandungan dan produk yang paling relevan kepada pengguna berdasarkan tingkah laku dan minat mereka, meningkatkan pengalaman pengguna dan interaktiviti tapak web. Pengesyoran diperibadikan ialah algoritma penting sistem pengesyoran, yang boleh memperibadikan hasil pengesyoran diperibadikan berdasarkan pilihan pengguna dan gelagat sejarah.

1. Prinsip asas sistem pengesyoran
   Prinsip asas sistem pengesyoran ialah untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, seperti klik, pembelian, penilaian, dll., dan menganalisis data ini melalui algoritma untuk mencari Mengesyorkan kandungan atau produk yang paling sepadan dengan minat pengguna. Sistem pengesyor terbahagi terutamanya kepada dua jenis: penapisan kolaboratif dan penapisan kandungan.

Penapisan kolaboratif ialah kaedah pengesyoran berdasarkan data gelagat pengguna. Ia mengira persamaan antara pengguna untuk mencari pengguna yang mempunyai minat yang sama, dan kemudian melakukan tindakan berdasarkan gelagat pengguna ini . Algoritma utama penapisan kolaboratif termasuk penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan item.

Penapisan kandungan ialah kaedah pengesyoran berdasarkan atribut kandungan Ia mengekstrak ciri dan atribut kandungan dan kemudian membuat pengesyoran berdasarkan keutamaan pengguna dan gelagat sejarah. Algoritma utama untuk penapisan kandungan termasuk pengesyoran berasaskan kata kunci dan pengesyoran berasaskan klasifikasi kandungan.

2. Pelaksanaan Pengesyoran Diperibadikan
   Pengesyoran diperibadikan ialah algoritma penting sistem pengesyoran, yang boleh memperibadikan hasil pengesyoran diperibadikan untuk pengguna berdasarkan pilihan dan gelagat sejarah mereka. Pelaksanaan pengesyoran diperibadikan terutamanya dibahagikan kepada dua langkah: pengekstrakan ciri dan pengesyoran.

Pengekstrakan ciri merujuk kepada mengekstrak ciri yang boleh menerangkan minat pengguna daripada data gelagat pengguna. Contohnya, untuk sistem pengesyoran filem, ciri seperti penilaian pengguna bagi filem, masa tontonan, pelakon kegemaran, dsb. boleh diekstrak. Pengekstrakan ciri boleh dilaksanakan menggunakan pemprosesan data dan algoritma klasifikasi PHP Kod khusus adalah seperti berikut:

// 假设用户的行为数据存储在一个名为$data的数组中
// 特征提取示例：统计用户对电影的平均评分
$movies = array("电影A", "电影B", "电影C", "电影D"); // 假设有四部电影
$ratings = array(4, 5, 3, 2); // 假设用户对这四部电影的评分分别为4、5、3、2

$totalRating = 0;
foreach ($ratings as $rating) {
  $totalRating += $rating;
}

$avgRating = $totalRating / count($ratings);
echo "用户对电影的平均评分为：" . $avgRating;

Cadangan merujuk kepada mengesyorkan kandungan atau produk yang paling relevan kepada pengguna berdasarkan ciri dan gelagat sejarah mereka. Pengesyoran boleh dilaksanakan menggunakan penapisan kolaboratif atau algoritma penapisan kandungan Kod khusus adalah seperti berikut:

// 假设用户的特征数据存储在一个名为$features的数组中
// 推荐示例：基于用户的协同过滤推荐算法
$users = array(
  array("用户A", array(4, 5, 3, 2)),
  array("用户B", array(5, 4, 3, 2)),
  array("用户C", array(3, 2, 3, 2))
); // 假设有三个用户，每个用户有四个评分数据

$targetUserIndex = 0; // 假设要为用户A进行推荐
$targetUserFeatures = $users[$targetUserIndex][1];
$similarityScores = array(); // 保存与目标用户的相似度分数

foreach ($users as $index => $user) {
  if ($index != $targetUserIndex) {
    $userFeatures = $user[1];
    // 计算用户之间的相似度，这里使用余弦相似度
    $similarityScore = cosineSimilarity($targetUserFeatures, $userFeatures);
    $similarityScores[] = array($index, $similarityScore);
  }
}
// 根据相似度分数对用户进行排序
usort($similarityScores, function($a, $b) {
  return $b[1] - $a[1];
});

// 获取相似度最高的用户
$mostSimilarUserIndex = $similarityScores[0][0];
$recommendations = $users[$mostSimilarUserIndex][1];
echo "为用户A推荐的内容是：" . implode(", ", $recommendations);

Dalam contoh kod di atas, kami menggunakan persamaan kosinus untuk mengira persamaan antara pengguna. Fungsi pengiraan persamaan khusus boleh dipilih atau disesuaikan mengikut situasi sebenar.

Kesimpulan:
Sistem pengesyoran dan pengesyoran diperibadikan ialah ciri penting dalam aplikasi Internet moden. Dengan mempelajari dan menguasai prinsip dan kaedah pelaksanaan sistem pengesyoran dan pengesyoran yang diperibadikan, kami boleh memberikan pengguna hasil pengesyoran yang lebih diperibadikan, tepat dan tepat serta meningkatkan pengalaman dan kepuasan pengguna. Dalam pembangunan sebenar, kami boleh menggunakan pemprosesan data dan algoritma klasifikasi yang disediakan oleh PHP untuk melaksanakan sistem pengesyoran dan algoritma pengesyoran yang diperibadikan untuk memberikan pengguna pengalaman pengesyoran yang terbaik.

Rujukan:

• Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2001). algoritma pengesyoran penapisan. Prosiding persidangan antarabangsa ke-10 di World Wide Web, 285-295.
• Resnick, P., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstrom, P., & Riedl , J. (1994 GroupLens: seni bina terbuka untuk penapisan kolaboratif bagi netnews Prosiding persidangan ACM mengenai kerja koperasi yang disokong Komputer, 175-186.

.

Atas ialah kandungan terperinci Nota kajian PHP: sistem pengesyoran dan pengesyoran yang diperibadikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!