Implémentation d'une technologie de recommandation personnalisée en temps réel utilisant PHP

Mise en œuvre de la technologie de recommandation personnalisée en temps réel PHP

Avec le développement continu du commerce électronique, de plus en plus d'entreprises commencent à se concentrer sur l'expérience utilisateur et les recommandations personnalisées ont commencé à devenir l'une des technologies utilisées par les principales plateformes de commerce électronique. en compétition pour étudier. Les recommandations personnalisées peuvent améliorer la satisfaction des utilisateurs, augmenter les ventes de produits et également réduire les coûts de promotion de la plateforme. Par conséquent, les principales plateformes de commerce électronique essaient activement la technologie de recommandation personnalisée et ont obtenu certains résultats.

Cet article expliquera comment utiliser PHP pour mettre en œuvre une technologie de recommandation personnalisée en temps réel, améliorant ainsi la satisfaction des utilisateurs et les effets marketing de la plateforme.

1. Le concept et la fonction de la recommandation personnalisée

La recommandation personnalisée consiste à recommander un contenu pertinent aux utilisateurs en fonction de leur comportement, de leurs intérêts, de leur historique et d'autres informations personnalisées. Son idée principale est de placer les utilisateurs au centre et de fournir des produits et services qui correspondent à leurs intérêts en explorant leurs besoins.

Sur les plateformes de commerce électronique, les recommandations personnalisées peuvent fournir aux utilisateurs des produits et services plus adaptés à leurs intérêts, augmentant ainsi l'expérience d'achat et la satisfaction des utilisateurs, tout en augmentant le volume des ventes et le taux de conversion ; plate-forme et augmenter la fidélité des utilisateurs et la compétitivité de la plate-forme.

2. Le principe de PHP pour mettre en œuvre des recommandations personnalisées

Les principales étapes de PHP pour mettre en œuvre des recommandations personnalisées sont les suivantes :

1. Collecte et traitement des données

Dans la plateforme e-commerce, comportement des utilisateurs, intérêts, historique les enregistrements et autres données sont tous des informations très importantes et ces données doivent être collectées et traitées. Les méthodes de collecte couramment utilisées incluent la collecte de journaux, la capture de données, etc., et les méthodes de traitement incluent le nettoyage, le filtrage et le tri des données.

2. Ingénierie et modélisation de fonctionnalités

L'ingénierie de fonctionnalités extrait et traite principalement les caractéristiques des données collectées pour obtenir des vecteurs de caractéristiques qui peuvent refléter le comportement et les intérêts des utilisateurs. La modélisation consiste à établir un modèle d'algorithme de recommandation personnalisé basé sur des informations telles que des vecteurs de caractéristiques et des comportements historiques des utilisateurs pour recommander les utilisateurs.

3. Stockage et mise à jour des données recommandées

Les intérêts et les besoins des utilisateurs changent constamment, de sorte que le stockage et la mise à jour des données recommandées sont également une étape très critique. Les méthodes de stockage couramment utilisées incluent le stockage en cache, le stockage de base de données, etc., et les méthodes de mise à jour incluent la mise à jour planifiée et la mise à jour en temps réel.

4. Affichage des résultats recommandés

L'affichage des résultats recommandés est la dernière étape des recommandations personnalisées. La qualité de l'affichage affectera directement la satisfaction des utilisateurs. Les méthodes d'affichage couramment utilisées incluent les recommandations de pages, les recommandations par e-mail, les recommandations par SMS, etc. La conception et l'optimisation de l'interface d'affichage sont l'un des facteurs importants pour améliorer la satisfaction des utilisateurs.

3. Algorithmes de recommandation personnalisée couramment utilisés

1. Algorithme de filtrage collaboratif

L'algorithme de filtrage collaboratif est l'algorithme le plus couramment utilisé dans les recommandations personnalisées. L’idée principale est d’utiliser les similitudes comportementales entre les utilisateurs pour recommander des utilisateurs cibles. Les algorithmes de filtrage collaboratif couramment utilisés comprennent l'algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et l'algorithme de filtrage collaboratif basé sur les éléments.

2. Algorithme de recommandation basé sur le contenu

L'algorithme de recommandation basé sur le contenu fait des recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction des attributs et des caractéristiques des éléments. Pour deux éléments, si leurs attributs et caractéristiques sont similaires, il existe une similitude entre eux et des recommandations peuvent être faites sur la base de cette similitude.

3. Algorithme de recommandation hybride

L'algorithme de recommandation hybride combine plusieurs algorithmes pour obtenir des résultats de recommandation plus précis et plus complets. Par exemple, combiner l'algorithme de filtrage collaboratif avec l'algorithme de recommandation basé sur le contenu peut exploiter pleinement les avantages des deux algorithmes et éviter leurs défauts.

4. Choses à noter lors de la mise en œuvre de recommandations personnalisées

1. Exigences élevées en matière de qualité des données

L'effet des recommandations personnalisées est directement affecté par la qualité des données collectées. Par conséquent, lorsque vous faites des recommandations personnalisées, vous devez prêter attention à la qualité des données pour éviter l'apparition de données bruitées ou de données erronées, ce qui affectera l'effet de la recommandation.

2. Sélection et optimisation de l'algorithme

Selon différents groupes d'utilisateurs et scénarios commerciaux, il est nécessaire de sélectionner un algorithme de recommandation personnalisé approprié, puis d'optimiser et d'ajuster l'algorithme pour améliorer la précision et l'effet des recommandations.

3. Expérience utilisateur de l'affichage des recommandations

Le but ultime de la recommandation personnalisée est d'améliorer l'expérience et la satisfaction de l'utilisateur. Par conséquent, lorsque vous recommandez l'affichage, vous devez prêter attention à l'expérience et aux habitudes de l'utilisateur, fournir des résultats de recommandation concis et clairs. et éviter de perturber l'expérience de navigation et d'achat de l'utilisateur.

5. Résumé

La technologie de recommandation personnalisée est une technologie très importante dans les plateformes de commerce électronique, qui peut améliorer efficacement la satisfaction des utilisateurs et les effets marketing de la plateforme. L'utilisation de PHP pour mettre en œuvre une technologie de recommandation personnalisée peut améliorer l'effet de recommandation et l'expérience utilisateur, et augmenter la compétitivité et la part de marché de la plate-forme grâce à une bonne collecte de données, une modélisation d'algorithmes et un affichage des résultats des recommandations.

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!