Une revue de la technologie pour la mise en œuvre d'un système de recommandation de cosmétiques en temps réel utilisant PHP

Avec le développement de la société et l'amélioration du niveau de vie des gens, les cosmétiques sont devenus très importants pour les femmes modernes. Comment choisir des produits cosmétiques adaptés à votre type et à votre style de peau est devenu un problème pour de nombreuses femmes. La manière traditionnelle d’acheter consiste généralement à écouter les recommandations des autres ou à procéder à des essais. Cependant, comme le type de peau et les besoins de chacun sont différents, il existe beaucoup d'incertitude dans cette méthode d'achat. Comment recommander avec précision et rapidité des produits cosmétiques adaptés à chaque utilisateur parmi un grand nombre de produits cosmétiques est devenu un point chaud de la recherche dans l'industrie du commerce électronique des cosmétiques. Cet article présentera une revue technique de l'utilisation de PHP pour implémenter un système de recommandation de cosmétiques en temps réel.

1. Principes techniques du système de recommandation de cosmétiques

Le système de recommandation de cosmétiques collecte des données telles que les comportements historiques des utilisateurs, les enregistrements de navigation, les enregistrements d'achat, etc., utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les intérêts et les besoins des utilisateurs, puis recommande les produits correspondants. produits. Afin de rendre le système plus précis et efficace, les technologies suivantes doivent être mises en œuvre :

1. Prétraitement des données

Le prétraitement des données est une étape importante dans le système de recommandation. Les systèmes de recommandation cosmétique doivent collecter une grande quantité de données, qui contiennent souvent divers bruits et valeurs manquantes. Par conséquent, avant le traitement des données, le nettoyage, la normalisation, la déduplication et d’autres processus doivent être effectués pour améliorer la qualité et la précision des données.

2. Extraction de fonctionnalités

L'extraction de fonctionnalités est une technique qui convertit les données brutes en vecteurs de fonctionnalités pouvant être utilisés dans les algorithmes d'apprentissage automatique. Dans le système de recommandation de produits cosmétiques, le vecteur de caractéristiques peut comprendre des informations telles que la marque, l'efficacité, le type de peau applicable, le prix, etc. des produits cosmétiques, ainsi que le comportement historique de l'utilisateur, les enregistrements d'achat et d'autres informations. Grâce à l'extraction de fonctionnalités, ces informations peuvent être converties en un format de données pouvant être utilisé dans les algorithmes d'apprentissage automatique.

3. Algorithme d'apprentissage automatique

L'algorithme d'apprentissage automatique est au cœur du système de recommandation de cosmétiques. Dans ce processus, le système recommande les produits cosmétiques les plus adaptés à l'utilisateur en regroupant, classant ou prédisant le comportement et les préférences historiques de l'utilisateur. Les algorithmes d'apprentissage automatique incluent des algorithmes de filtrage collaboratif, des algorithmes de filtrage basés sur le contenu, des algorithmes de filtrage hybrides, etc.

2. Solution technique pour implémenter un système de recommandation de cosmétiques en temps réel avec PHP

PHP est un langage de script côté serveur populaire, largement utilisé dans le domaine du développement Web. Si vous souhaitez développer un système de recommandation de cosmétiques efficace et en temps réel, vous pouvez utiliser PHP pour créer des services backend et le combiner avec des frameworks d'apprentissage automatique open source et des bibliothèques d'exploration de données, ainsi qu'avec la mise en œuvre d'une technologie de base de données. Le plan spécifique est le suivant :

1. Conception de la base de données

Tout d'abord, il est nécessaire de concevoir une base de données adaptée au système de recommandation cosmétique. La base de données doit contenir des informations telles que la marque, l'efficacité, le type de peau applicable, le prix, etc. des cosmétiques, ainsi que l'historique de navigation de l'utilisateur, les enregistrements de collecte et les enregistrements d'achat. Vous pouvez choisir des bases de données relationnelles ou non relationnelles telles que MySQL et MongoDB.

2. Choisissez un framework d'apprentissage automatique

En PHP, vous pouvez implémenter des algorithmes en appelant des bibliothèques d'apprentissage automatique dans des langages tels que Python ou R. Les frameworks d'apprentissage automatique open source courants incluent TensorFlow, Scikit-Learn, PyTorch, etc.

3. Implémenter le prétraitement des données

Utilisez PHP pour implémenter le prétraitement des données, y compris le nettoyage, la normalisation, la déduplication et d'autres traitements afin d'améliorer la qualité et la précision des données.

4. Extraire des vecteurs de fonctionnalités

Utilisez PHP pour extraire des vecteurs de fonctionnalités des cosmétiques et des utilisateurs, ce qui peut être obtenu grâce à la technologie de traitement du langage naturel et aux techniques d'analyse de corrélation.

5. Développer des algorithmes de recommandation

Vous pouvez choisir des algorithmes basés sur le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu, le filtrage hybride, etc., analyser les utilisateurs en fonction de vecteurs de caractéristiques et recommander rapidement des produits cosmétiques adaptés à leur type de peau et à leurs besoins.

6. Service de recommandation en temps réel

combine des algorithmes de recommandation avec des applications Web pour obtenir des services de recommandation de cosmétiques en temps réel. Par exemple, sur la base de l’historique de navigation et de l’historique d’achats de l’utilisateur, nous recommandons des produits cosmétiques liés à ses intérêts.

3. Conclusion

Cet article présente une revue technique de l'utilisation de PHP pour implémenter un système de recommandation de cosmétiques en temps réel. Grâce à des moyens techniques tels que le prétraitement des données, l'extraction de caractéristiques, les algorithmes d'apprentissage automatique et les services de recommandation en temps réel, un système de recommandation de cosmétiques efficace peut être rapidement mis en œuvre pour fournir aux utilisateurs des services de sélection de cosmétiques plus précis et personnalisés.

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!