Comment implémenter un système de recommandation en PHP ?

Alors que le nombre d'utilisateurs d'Internet continue d'augmenter, les systèmes de recommandation sont devenus l'une des technologies de base nécessaires à de nombreuses sociétés Internet. En analysant le comportement et les intérêts des utilisateurs, le système de recommandation peut recommander des produits, du contenu, etc. pertinents aux utilisateurs, améliorer la satisfaction et la fidélité des utilisateurs et augmenter les revenus de l'entreprise. Dans cet article, nous nous concentrerons sur la façon d'implémenter un système de recommandation en PHP.

1. Le principe de base du système de recommandation

Le principe de base du système de recommandation est d'utiliser le comportement historique et les informations personnelles de l'utilisateur pour recommander des ressources qui pourraient l'intéresser grâce à l'analyse et à l'exploration d'algorithmes. Les algorithmes les plus couramment utilisés dans les systèmes de recommandation incluent le filtrage collaboratif, les recommandations basées sur le contenu et les recommandations hybrides. Ci-dessous, nous présentons brièvement les principes de ces algorithmes.

1.1 Filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif est l'un des algorithmes les plus couramment utilisés dans les systèmes de recommandation. L'idée de base est basée sur la similarité des utilisateurs, c'est-à-dire que si deux utilisateurs ont aimé des éléments similaires dans leurs modèles de comportement passés, ils peuvent également aimer des éléments similaires dans leurs modèles de comportement futurs. Par conséquent, le filtrage collaboratif prédira l'évaluation ou la préférence de l'utilisateur pour un élément en analysant les similitudes entre les utilisateurs pour obtenir des recommandations.

1.2 Recommandation basée sur le contenu

La recommandation basée sur le contenu consiste à recommander des éléments similaires à ceux qui ont été consultés grâce à l'analyse du comportement historique et des informations personnelles des utilisateurs. Cet algorithme est basé sur la similarité entre les éléments plutôt que sur la similarité entre les utilisateurs. L'idée de base est d'établir une relation de similarité entre les éléments en fonction des caractéristiques des éléments et du comportement historique de l'utilisateur, recommandant ainsi des ressources susceptibles d'intéresser l'utilisateur.

1.3 Recommandation hybride

La recommandation hybride combine plusieurs algorithmes et utilise de manière exhaustive les avantages de différents algorithmes pour améliorer l'exactitude et la crédibilité des recommandations. La recommandation hybride peut être obtenue grâce à la moyenne pondérée, au Boosting, au Stacking et à d’autres technologies.

2. Comment implémenter un système de recommandation en PHP

2.1 Prétraitement des données

L'étape la plus critique du système de recommandation est le prétraitement des données. Le prétraitement des données fait référence au nettoyage, à la transformation et à la standardisation des données brutes pour faciliter l'application d'algorithmes ultérieurs. Le prétraitement des données comprend principalement les étapes suivantes :

(1) Nettoyage des données : supprimez les valeurs en double, les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes et autres données inutiles.

(2) Conversion de données : convertissez les données brutes dans un format que l'ordinateur peut traiter, comme la conversion de texte en types numériques, la conversion de données discrètes en données continues, etc.

(3) Standardisation des données : normalisez les données, par exemple en mettant à l'échelle toutes les données dans la plage de [0,1] ou [-1,1], afin que différentes données puissent être comparées efficacement.

2.2 Implémentation d'un algorithme de filtrage collaboratif

L'algorithme de filtrage collaboratif est l'un des algorithmes les plus couramment utilisés dans les systèmes de recommandation. En PHP, nous pouvons utiliser un algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur pour implémenter le système de recommandation. Les étapes sont les suivantes :

(1) Calculez la similarité entre les utilisateurs

Tout d'abord, vous devez calculer la similarité entre les utilisateurs. Des méthodes telles que le coefficient de corrélation de Pearson et la similarité cosinus peuvent être utilisées pour calculer la similarité entre les utilisateurs. Le coefficient de corrélation de Pearson peut être implémenté avec le code suivant :

function sim_pearson($prefs, $p1, $p2) {
$si = array();
foreach ($prefs[$p1] as $item => $value ) {

if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $si[$item] = 1;

}
$n = count($si);
if ($n == 0) renvoie 0;

$sum1 = $sum2 = $sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ( $si as $item => $value) {

$sum1 += $prefs[$p1][$item];
$sum2 += $prefs[$p2][$item];
$sum1Sq += pow($prefs[$p1][$item], 2);
$sum2Sq += pow($prefs[$p2][$item], 2);
$pSum += $prefs[$p1][$item] * $prefs[$p2][$item];

}

$num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n);
$den = sqrt(($sum1Sq - pow($ sum1, 2) / $n) * ($sum2Sq - pow($sum2, 2) / $n));
if ($den == 0) renvoie 0;
renvoie $num / $den;
}

où $prefs est un tableau qui stocke les données d'évaluation des utilisateurs, $p1 et $p2 sont les numéros d'utilisateurs pour lesquels la similarité doit être calculée.

(2) Calculer les résultats de la recommandation

Le calcul des résultats de la recommandation peut utiliser la méthode de la moyenne pondérée ou l'algorithme du voisin le plus proche. La méthode de la moyenne pondérée fait référence au calcul du résultat de la recommandation en calculant la moyenne pondérée des notes de tous les utilisateurs similaires, avec la similarité comme poids. La méthode du voisin le plus proche fait référence à la recherche des utilisateurs présentant la plus grande similitude avec l'utilisateur cible, puis à l'utilisation ; leur moyenne comme résultat de la recommandation.

2.3 Implémentation d'un algorithme de recommandation basé sur le contenu

L'algorithme de recommandation basé sur le contenu fait principalement des recommandations basées sur la similarité des éléments. En PHP, le processus suivant peut être utilisé pour implémenter un algorithme de recommandation basé sur le contenu :

(1) Calculer la similarité entre les éléments

Pour calculer la similarité entre les éléments, vous pouvez utiliser la similarité cosinus ou la similarité Jaccard. En prenant la similarité cosinus comme exemple, elle peut être obtenue grâce au code suivant :

function sim_cosine($prefs, $p1, $p2) {
$sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ($prefs[$ p1] comme $item => $value) {

$sum1Sq += pow($value, 2);
if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $pSum += $value * $prefs[$p2][$item];

}

foreach ($prefs[$p2] comme $item => $value) {

$sum2Sq += pow($value, 2);

}

if ($sum1Sq * $sum2Sq = = 0) return 0;
return $pSum / sqrt($sum1Sq * $sum2Sq);
}

Parmi eux, $prefs est un tableau stockant les caractéristiques des éléments, $p1 et $p2 sont les numéros d'éléments pour calculer la similarité.

(2) Calculer les résultats des recommandations

Lors du calcul des résultats de recommandation, l'algorithme du voisin le plus proche ou la méthode de la moyenne pondérée peuvent être utilisés. La méthode de la moyenne pondérée fait référence à la moyenne pondérée des scores des éléments similaires à l'élément cible, et la similarité est utilisée comme poids tandis que l'algorithme du voisin le plus proche fait référence à la sélection des éléments présentant la plus grande similarité avec l'élément cible. puis en prenant la valeur moyenne comme résultat de la prédiction.

3. Résumé

Le système de recommandation est une technologie de base nécessaire pour les sociétés Internet, qui peut aider les entreprises à améliorer la satisfaction et la fidélité des utilisateurs et à augmenter leurs revenus. En PHP, nous pouvons utiliser des algorithmes tels que le filtrage collaboratif et la recommandation basée sur le contenu pour mettre en œuvre des systèmes de recommandation. Lors de la mise en œuvre, il est nécessaire d'effectuer un prétraitement des données, de calculer la similarité entre les éléments ou les utilisateurs, puis de calculer les résultats de la recommandation via une moyenne pondérée ou sur la base de l'algorithme du voisin le plus proche. Enfin, le système de recommandation doit être continuellement optimisé pour améliorer sa précision et sa praticité.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!