Évaluation de l'algorithme de recommandation de produits pour centres commerciaux développé en PHP

Évaluation de l'algorithme de recommandation de produits des centres commerciaux développé à l'aide de PHP

Avec le développement du commerce électronique, de plus en plus de sites Web de centres commerciaux ont commencé à utiliser des algorithmes de recommandation pour fournir des services personnalisés de recommandation de produits. En tant que langage de programmation côté serveur couramment utilisé, PHP est également largement utilisé dans le développement de sites Web de centres commerciaux. Cet article explique comment utiliser l'algorithme de recommandation de produits PHP Developer Mall et l'évaluer.

1. Le principe de base de l'algorithme de recommandation de produits

L'objectif de l'algorithme de recommandation de produits est de fournir aux utilisateurs des recommandations de produits susceptibles de les intéresser en fonction des données comportementales de l'utilisateur. Les algorithmes de recommandation couramment utilisés incluent le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur, la recommandation basée sur le contenu et la recommandation hybride. Parmi eux, l’algorithme de filtrage collaboratif basé sur l’utilisateur est l’algorithme le plus couramment utilisé.

L'algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur analyse les données de comportement des utilisateurs pour trouver les utilisateurs ayant des comportements similaires à ceux de l'utilisateur cible, puis recommande des produits à l'utilisateur cible en fonction des produits que ces utilisateurs ont achetés. Ce processus peut être divisé en deux étapes : calculer la similarité entre les utilisateurs et recommander des produits aux utilisateurs cibles.

2. Utilisez PHP pour développer des algorithmes de recommandation de produits

En PHP, vous pouvez utiliser une base de données pour stocker les données de comportement des utilisateurs et utiliser les algorithmes correspondants pour implémenter des fonctions de recommandation de produits. Ce qui suit est un exemple de code PHP simple qui montre comment implémenter un algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur.

Tout d'abord, vous devez créer une table de base de données pour stocker les données sur le comportement des utilisateurs. Vous pouvez créer une table nommée "user_behavior", contenant des champs tels que "user ID", "item ID" et "behavior type".

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

Ensuite, vous devez écrire du code PHP pour calculer la similarité entre les utilisateurs. Voici un exemple simple utilisant la similarité cosinus pour calculer la similarité entre les utilisateurs.

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;
}

Enfin, des recommandations de produits doivent être faites pour les utilisateurs cibles en fonction de leur similarité. Ce qui suit est un exemple simple qui recommande des produits aux utilisateurs cibles en fonction de la similarité de haut en bas.

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. Évaluation de l'algorithme de recommandation de produits

En utilisation réelle, l'algorithme de recommandation de produits doit être évalué pour garantir son exactitude et son efficacité. Les méthodes courantes d'évaluation des algorithmes de recommandation de produits incluent l'évaluation hors ligne et l'évaluation en ligne.

L'évaluation hors ligne est une évaluation menée sur des données historiques, et les performances de l'algorithme sont évaluées en calculant des indicateurs tels que l'exactitude, le rappel et la couverture entre les résultats recommandés et le comportement réel de l'utilisateur.

L'évaluation en ligne est une évaluation menée dans un environnement en temps réel pour évaluer l'efficacité de l'algorithme en comparant les nouveaux résultats de recommandation avec les commentaires réels des utilisateurs.

En résumé, cet article présente comment utiliser l'algorithme de recommandation de produits PHP Developer City et l'évaluer. En mettant en œuvre un algorithme de filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et en l'appliquant au site Web du centre commercial, des services personnalisés de recommandation de produits peuvent être fournis, améliorant ainsi l'expérience d'achat de l'utilisateur.

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!