PHP et machine learning : comment mettre en œuvre un système de recommandation intelligent

PHP et apprentissage automatique : Comment mettre en œuvre un système de recommandation intelligent

Introduction :
Avec le développement d'Internet, les gens s'appuient de plus en plus sur les plateformes en ligne pour obtenir des informations et acheter des biens. Afin d'offrir une meilleure expérience utilisateur, de nombreuses plateformes en ligne ont commencé à utiliser des systèmes de recommandation intelligents. Les systèmes de recommandation intelligents peuvent recommander automatiquement du contenu personnalisé aux utilisateurs en fonction de leurs comportements et préférences historiques. Cet article expliquera comment utiliser PHP et les algorithmes d'apprentissage automatique pour mettre en œuvre un système de recommandation intelligent.

1. Collecte et prétraitement des données :
La première étape de la mise en œuvre d'un système de recommandation intelligent consiste à collecter et prétraiter les données. Sur les plateformes de commerce électronique, des données telles que l’historique de navigation des utilisateurs, les enregistrements d’achats et les avis peuvent être collectées. Afin d'améliorer la précision, vous pouvez également envisager de collecter d'autres facteurs tels que la situation géographique, les attributs des utilisateurs, etc. En PHP, vous pouvez utiliser des bases de données telles que MySQL pour stocker ces données.

Ce qui suit est un exemple simple de code PHP pour stocker les données historiques des utilisateurs dans la base de données :

<?php
// 连接数据库
$servername = "localhost";
$username = "username";
$password = "password";
$dbname = "database";
$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);
if ($conn->connect_error) {
    die("连接数据库失败: " . $conn->connect_error);
}

// 用户历史数据
$user_id = 1; // 用户ID
$item_id = 1; // 商品ID

// 将用户历史数据插入数据库
$sql = "INSERT INTO user_history (user_id, item_id) VALUES ('$user_id', '$item_id')";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
    echo "用户历史数据插入成功";
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . $conn->error;
}

// 关闭数据库连接
$conn->close();
?>

2. Ingénierie des fonctionnalités et sélection d'algorithmes :
Dans les systèmes de recommandation intelligents, l'ingénierie des fonctionnalités est une étape importante. L’ingénierie des fonctionnalités consiste à convertir des données brutes en fonctionnalités pouvant être intégrées aux algorithmes d’apprentissage automatique. Les fonctionnalités communes incluent l’âge, le sexe, la situation géographique, l’historique de navigation, l’historique des achats, etc. Selon le type de fonctionnalité, différentes méthodes d'encodage peuvent être utilisées telles que l'encodage one-hot, l'encodage par étiquette, etc.

Choisir un algorithme de machine learning approprié est également la clé pour mettre en œuvre un système de recommandation intelligent. Les algorithmes couramment utilisés incluent le filtrage collaboratif, le filtrage de contenu, les règles d'association, etc. En PHP, ces algorithmes peuvent être implémentés à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique telles que PHP-ML ou PHP-ANN.

Ce qui suit est un exemple de code PHP simple pour entraîner un modèle d'algorithme de filtrage collaboratif :

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCollaborativeFilteringNeighborhood;
use PhpmlCollaborativeFilteringRatingMatrix;
use PhpmlMathMatrix;
use PhpmlMathStatisticMean;

// 用户评分矩阵
$ratings = new RatingMatrix([
    [3, 4, 0, 3, 2],
    [4, 3, 1, 5, 5],
    [1, 2, 4, 0, 3],
    [4, 4, 0, 4, 2],
]);

// 计算用户之间的相似度
$similarityMatrix = new Matrix($ratings->userSimilarities());

// 找到最相似的用户
$bestMatches = Neighborhood::findBestMatches($similarityMatrix->toArray(), 0);

// 根据最相似的用户生成推荐
$user = 0; // 用户ID
$recommendations = Neighborhood::userBased($user, $ratings->toArray(), $bestMatches, 3);

// 输出推荐结果
echo "用户 " . $user . "的推荐结果：";
foreach ($recommendations as $item => $rating) {
    echo "商品 " . $item . "，评分：" . $rating . "<br>";
}
?>

3. Optimisation et évaluation du modèle de recommandation :
Afin d'améliorer la précision et les performances du modèle de recommandation, certaines optimisations peuvent être effectuées . Par exemple, des facteurs tels que le poids des préférences de l'utilisateur et la dégradation temporelle peuvent être introduits pour ajuster les résultats des recommandations. De plus, des techniques telles que la validation croisée peuvent être utilisées pour évaluer les performances du modèle.

Ce qui suit est un exemple de code PHP simple pour la validation croisée du modèle de recommandation :

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCrossValidationCrossValidation;
use PhpmlDatasetDemoWineDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlClassificationSVC;

// 加载示例数据集
$dataset = new WineDataset();

// 划分数据集为训练集和测试集
$cv = new CrossValidation($dataset, $classifier = new SVC(), 5);

// 计算模型的准确性
$accuracy = Accuracy::score($cv->getTestLabels(), $cv->getPredictedLabels());

// 输出准确性结果
echo "模型的准确性：" . $accuracy;
?>

Conclusion :
Grâce à la combinaison de PHP et d'algorithmes d'apprentissage automatique, nous pouvons implémenter un système de recommandation intelligent et offrir une expérience utilisateur personnalisée. Au cours du processus de mise en œuvre, nous devons collecter et prétraiter les données, effectuer l'ingénierie des fonctionnalités et sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés. Dans le même temps, vous pouvez également optimiser le modèle de recommandation et utiliser des techniques telles que la validation croisée pour évaluer les performances du modèle. J'espère que cet article vous aidera à comprendre comment mettre en œuvre un système de recommandation intelligent.

Ressources de référence :

• PHP-ML : https://github.com/php-ai/php-ml
• PHP-ANN : https://github.com/pear/PHP_Ann

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!