Implementierung der personalisierten PHP-Echtzeit-Empfehlungstechnologie

PHP-Implementierung der personalisierten Empfehlungstechnologie in Echtzeit

Mit der kontinuierlichen Entwicklung des E-Commerce konzentrieren sich immer mehr Unternehmen auf die Benutzererfahrung, und personalisierte Empfehlungen sind zu einer der Technologien geworden, die große E-Commerce-Plattformen ausmachen im Wettbewerb um das Studium. Personalisierte Empfehlungen können die Benutzerzufriedenheit verbessern, Produktverkäufe steigern und auch Kosten für die Plattformwerbung einsparen. Daher testen große E-Commerce-Plattformen aktiv personalisierte Empfehlungstechnologien und haben bestimmte Ergebnisse erzielt.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe von PHP eine personalisierte Empfehlungstechnologie in Echtzeit implementieren und so die Benutzerzufriedenheit und die Marketingeffekte der Plattform verbessern.

1. Das Konzept und die Funktion der personalisierten Empfehlung

Personalisierte Empfehlungen bestehen darin, Benutzern relevante Inhalte basierend auf ihrem Verhalten, ihren Interessen, ihrem Verlauf und anderen personalisierten Informationen zu empfehlen. Die Kernidee besteht darin, den Benutzer in den Mittelpunkt zu stellen und Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen, die den Interessen der Benutzer entsprechen, indem ihre Bedürfnisse untersucht werden.

Auf E-Commerce-Plattformen können personalisierte Empfehlungen den Nutzern Produkte und Dienstleistungen bieten, die für ihre Interessen relevanter sind, und so das Einkaufserlebnis und die Zufriedenheit der Nutzer steigern. Gleichzeitig können sie das Verkaufsvolumen und die Konversionsrate steigern Plattform und erhöhen die Benutzerbindung und die Wettbewerbsfähigkeit der Plattform.

2. Das Prinzip von PHP zur Implementierung personalisierter Empfehlungen

Die Hauptschritte von PHP zur Implementierung personalisierter Empfehlungen sind wie folgt:

1. Datenerfassung und -verarbeitung

In der E-Commerce-Plattform Benutzerverhalten, Interessen, Verlauf Aufzeichnungen und andere Daten sind allesamt sehr wichtige Informationen, und diese Daten müssen gesammelt und verarbeitet werden. Zu den häufig verwendeten Erfassungsmethoden gehören Protokollerfassung, Datenerfassung usw., und zu den Verarbeitungsmethoden gehören Datenbereinigung, Filterung und Sortierung.

2. Feature Engineering und Modellierung

Feature Engineering extrahiert und verarbeitet hauptsächlich Merkmale der gesammelten Daten, um Merkmalsvektoren zu erhalten, die Benutzerverhalten und -interessen widerspiegeln können. Bei der Modellierung geht es darum, ein personalisiertes Empfehlungsalgorithmusmodell zu erstellen, das auf Informationen wie Merkmalsvektoren und historischem Benutzerverhalten basiert, um Benutzern Empfehlungen zu geben.

3. Empfohlene Datenspeicherung und -aktualisierung

Benutzerinteressen und -bedürfnisse ändern sich ständig, daher ist die Speicherung und Aktualisierung empfohlener Daten ebenfalls ein sehr wichtiger Schritt. Zu den häufig verwendeten Speichermethoden gehören Cache-Speicher, Datenbankspeicher usw., und zu den Aktualisierungsmethoden gehören geplante Aktualisierungen und Echtzeit-Aktualisierungen.

4. Anzeige empfohlener Ergebnisse

Die Anzeige empfohlener Ergebnisse ist der letzte Schritt personalisierter Empfehlungen. Die Qualität der Anzeige wirkt sich direkt auf die Benutzerzufriedenheit aus. Zu den häufig verwendeten Anzeigemethoden gehören Seitenempfehlungen, E-Mail-Empfehlungen, SMS-Empfehlungen usw. Das Design und die Optimierung der Anzeigeoberfläche sind einer der wichtigen Faktoren für die Verbesserung der Benutzerzufriedenheit.

3. Häufig verwendete personalisierte Empfehlungsalgorithmen

1. Kollaborativer Filteralgorithmus

Der kollaborative Filteralgorithmus ist der am häufigsten verwendete Algorithmus für personalisierte Empfehlungen. Die Hauptidee besteht darin, Verhaltensähnlichkeiten zwischen Benutzern zu nutzen, um Zielbenutzer zu empfehlen. Zu den häufig verwendeten kollaborativen Filteralgorithmen gehören benutzerbasierte kollaborative Filteralgorithmen und elementbasierte kollaborative Filteralgorithmen.

2. Inhaltsbasierter Empfehlungsalgorithmus

Der inhaltsbasierte Empfehlungsalgorithmus gibt Benutzern personalisierte Empfehlungen basierend auf den Attributen und Eigenschaften von Artikeln. Wenn bei zwei Artikeln ihre Attribute und Merkmale ähnlich sind, besteht Ähnlichkeit zwischen ihnen und Empfehlungen können auf der Grundlage der Ähnlichkeit abgegeben werden.

3. Hybrider Empfehlungsalgorithmus

Der hybride Empfehlungsalgorithmus kombiniert mehrere Algorithmen, um genauere und umfassendere Empfehlungsergebnisse zu erhalten. Durch die Kombination des kollaborativen Filteralgorithmus mit dem inhaltsbasierten Empfehlungsalgorithmus können beispielsweise die Vorteile der beiden Algorithmen voll ausgenutzt und ihre Mängel vermieden werden.

4. Was bei der Umsetzung personalisierter Empfehlungen zu beachten ist

1. Hohe Anforderungen an die Datenqualität

Die Wirkung personalisierter Empfehlungen wird direkt von der Qualität der gesammelten Daten beeinflusst. Daher müssen Sie bei der Abgabe personalisierter Empfehlungen auf die Qualität der Daten achten, um das Auftreten verrauschter oder fehlerhafter Daten zu verhindern, die den Empfehlungseffekt beeinträchtigen.

2. Algorithmenauswahl und -optimierung

Für verschiedene Benutzergruppen und Geschäftsszenarien ist es notwendig, geeignete personalisierte Empfehlungsalgorithmen auszuwählen und die Algorithmen zu optimieren und anzupassen, um die Empfehlungsgenauigkeit und -wirkung zu verbessern.

3. Benutzererfahrung der Empfehlungsanzeige

Das ultimative Ziel der personalisierten Empfehlung besteht darin, die Benutzererfahrung und -zufriedenheit zu verbessern. Daher müssen Sie bei der Empfehlungsanzeige auf die Erfahrung und Gewohnheiten des Benutzers achten und prägnante und klare Empfehlungsergebnisse liefern. und vermeiden Sie, das Surf- und Einkaufserlebnis des Benutzers zu beeinträchtigen.

5. Zusammenfassung

Die personalisierte Empfehlungstechnologie ist eine sehr wichtige Technologie in E-Commerce-Plattformen, die die Benutzerzufriedenheit und die Marketingeffekte der Plattform effektiv verbessern kann. Durch die Verwendung von PHP zur Implementierung personalisierter Empfehlungstechnologie können der Empfehlungseffekt und das Benutzererlebnis verbessert und die Wettbewerbsfähigkeit und der Marktanteil der Plattform durch gute Datenerfassung, Algorithmusmodellierung und Anzeige der Empfehlungsergebnisse erhöht werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImplementierung der personalisierten PHP-Echtzeit-Empfehlungstechnologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!