如何使用 PHP 建立使用者購物行為分析與推薦模式
在網路時代，使用者的購物行為已成為了各大電商平台重要的研究對象。透過對使用者的購買記錄進行分析，可以了解使用者的偏好和需求，並根據使用者的行為進行產品推薦，提高使用者的滿意度和購買率。本文將介紹如何使用 PHP 建立一個簡單的使用者購物行為分析與推薦模型，並附帶程式碼範例。
$purchases = array(
array('user_id' => 1, 'product_id' => 'A'),
array('user_id' => 1, 'product_id' => 'B'),
array('user_id' => 2, 'product_id' => 'C'),
array('user_id' => 3, 'product_id' => 'A'),
// ... 其他购买记录
);然後，我們可以進行一些資料預處理操作，例如過濾掉購買次數較少的使用者和商品，或對使用者和商品進行編號等。在程式碼範例中，我們使用一個二維數組分別儲存使用者和商品的編號。
$users = array();
$products = array();
foreach ($purchases as $purchase) {
$user_id = $purchase['user_id'];
$product_id = $purchase['product_id'];
if (!isset($users[$user_id])) {
$users[$user_id] = count($users) + 1;
}
if (!isset($products[$product_id])) {
$products[$product_id] = count($products) + 1;
}
}在程式碼範例中，我們使用一個二維數組 transactions 來儲存每個使用者的購買記錄。然後，透過遍歷購買記錄計算商品之間的支持度和置信度，並儲存在一個關聯數組 rules 中。
$transactions = array();
foreach ($purchases as $purchase) {
$user_id = $purchase['user_id'];
$product_id = $purchase['product_id'];
if (!isset($transactions[$user_id])) {
$transactions[$user_id] = array();
}
$transactions[$user_id][] = $product_id;
}
$rules = array();
foreach ($transactions as $transaction) {
$count = count($transaction);
for ($i = 0; $i < $count - 1; $i++) {
$item_i = $transaction[$i];
for ($j = $i+1; $j < $count; $j++) {
$item_j = $transaction[$j];
if (!isset($rules[$item_i][$item_j])) {
$rules[$item_i][$item_j] = 1;
} else {
$rules[$item_i][$item_j]++;
}
}
}
}
// 计算支持度和置信度
foreach ($rules as $item_i => $rule) {
foreach ($rule as $item_j => $count) {
$support = $count / $users_count;
$confidence = $count / $products_count[$item_i];
// 存储支持度和置信度
$rules[$item_i][$item_j] = array(
'support' => $support,
'confidence' => $confidence
);
}
}在程式碼範例中，我們給了一個函數 recommendProducts，根據使用者已購買的商品，查詢關聯規則模型並傳回建議結果。
function recommendProducts($user_id) {
global $rules;
global $transactions;
global $products;
$transaction = $transactions[$user_id];
$recommendations = array();
foreach ($transaction as $item_i) {
if (isset($rules[$item_i])) {
foreach ($rules[$item_i] as $item_j => $rule) {
if (!in_array($item_j, $transaction)) {
$recommendations[$item_j] = $rule['confidence'];
}
}
}
}
// 按推荐度排序
arsort($recommendations);
// 返回推荐结果
return array_keys($recommendations);
}
// 示例使用
$user_id = 1;
$recommendations = recommendProducts($user_id);
echo "为用户 $user_id 推荐的商品：";
foreach ($recommendations as $product_id) {
echo $products[$product_id] . " ";
}透過上述步驟，我們就完成了一個簡單的使用者購物行為分析與推薦模型的建構。當然，這只是一個簡單的範例，實際的購物行為分析和推薦模型可能會更複雜和龐大。然而，這個範例可以作為一個入門，並為您提供建立更複雜模型的想法。
總結：
本文介紹了使用 PHP 建立一個使用者購物行為分析與推薦模型的方法，並附帶了相關的程式碼範例。這個模型可以根據使用者的購買記錄分析使用者的偏好和需求，然後根據關聯規則進行商品推薦。希望本文能為您提供一些關於購物行為分析與推薦模型建構的參考，幫助您更能理解並應用這一領域的知識。
以上是如何使用PHP建立使用者購物行為分析與推薦模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
