Evaluierung des mit PHP entwickelten Empfehlungsalgorithmus für Einkaufszentren

Bewertung des mit PHP entwickelten Produktempfehlungsalgorithmus für Einkaufszentren

Mit der Entwicklung des E-Commerce haben immer mehr Websites von Einkaufszentren damit begonnen, Empfehlungsalgorithmen zu verwenden, um personalisierte Produktempfehlungsdienste bereitzustellen. Als häufig verwendete serverseitige Programmiersprache wird PHP auch häufig bei der Entwicklung von Websites für Einkaufszentren eingesetzt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie den Produktempfehlungsalgorithmus des PHP Developer Mall verwenden und bewerten.

1. Das Grundprinzip des Produktempfehlungsalgorithmus

Das Ziel des Produktempfehlungsalgorithmus besteht darin, Benutzern Produktempfehlungen zu geben, die basierend auf den Verhaltensdaten des Benutzers von Interesse sein könnten. Zu den häufig verwendeten Empfehlungsalgorithmen gehören benutzerbasierte kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Empfehlungen und Hybridempfehlungen. Unter diesen ist der benutzerbasierte kollaborative Filteralgorithmus der am häufigsten verwendete Algorithmus.

Der benutzerbasierte kollaborative Filteralgorithmus analysiert Benutzerverhaltensdaten, um Benutzer mit ähnlichem Verhalten wie der Zielbenutzer zu finden, und empfiehlt dem Zielbenutzer dann Produkte basierend auf den von diesen Benutzern gekauften Produkten. Dieser Prozess kann in zwei Schritte unterteilt werden: Berechnen der Ähnlichkeit zwischen Benutzern und Empfehlung von Produkten an die Zielbenutzer.

2. Verwenden Sie PHP, um Produktempfehlungsalgorithmen zu entwickeln.

In PHP können Sie eine Datenbank zum Speichern von Benutzerverhaltensdaten verwenden und entsprechende Algorithmen verwenden, um Produktempfehlungsfunktionen zu implementieren. Das Folgende ist ein einfaches PHP-Codebeispiel, das zeigt, wie ein benutzerbasierter kollaborativer Filteralgorithmus implementiert wird.

Zuerst müssen Sie eine Datenbanktabelle erstellen, um Benutzerverhaltensdaten zu speichern. Sie können eine Tabelle mit dem Namen „user_behavior“ erstellen, die Felder wie „Benutzer-ID“, „Element-ID“ und „Verhaltenstyp“ enthält.

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

Dann muss PHP-Code geschrieben werden, um die Ähnlichkeit zwischen Benutzern zu berechnen. Hier ist ein einfaches Beispiel, bei dem die Kosinusähnlichkeit zur Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Benutzern verwendet wird.

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;
}

Schließlich müssen Produktempfehlungen für Zielbenutzer basierend auf ihrer Ähnlichkeit ausgesprochen werden. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel, das Produkte für gezielte Benutzer basierend auf der Ähnlichkeit von hoch bis niedrig empfiehlt.

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. Bewertung des Produktempfehlungsalgorithmus

Bei der tatsächlichen Verwendung muss der Produktempfehlungsalgorithmus bewertet werden, um seine Genauigkeit und Wirksamkeit sicherzustellen. Zu den gängigen Methoden zur Bewertung von Produktempfehlungsalgorithmen gehören die Offline-Bewertung und die Online-Bewertung.

Offline-Bewertung ist eine Bewertung, die anhand historischer Daten durchgeführt wird. Die Leistung des Algorithmus wird durch die Berechnung von Indikatoren wie Genauigkeit, Rückruf und Abdeckung zwischen empfohlenen Ergebnissen und tatsächlichem Benutzerverhalten bewertet.

Online-Bewertung ist eine Bewertung, die in einer Echtzeitumgebung durchgeführt wird, um die Wirksamkeit des Algorithmus zu bewerten, indem neue Empfehlungsergebnisse mit tatsächlichem Feedback von Benutzern verglichen werden.

Zusammenfassend stellt dieser Artikel vor, wie Sie den Produktempfehlungsalgorithmus von PHP Developer City verwenden und bewerten. Durch die Implementierung eines benutzerbasierten kollaborativen Filteralgorithmus und dessen Anwendung auf der Website des Einkaufszentrums können personalisierte Produktempfehlungsdienste bereitgestellt werden, wodurch das Einkaufserlebnis des Benutzers verbessert wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEvaluierung des mit PHP entwickelten Empfehlungsalgorithmus für Einkaufszentren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!