Notes d'étude PHP : système de recommandation et recommandations personnalisées

Notes d'étude PHP : Système de recommandation et recommandations personnalisées, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
À l'ère d'Internet d'aujourd'hui, les systèmes de recommandation sont devenus l'une des fonctions importantes de nombreux sites Web et applications. En utilisant les technologies d'apprentissage automatique et d'exploration de données, les systèmes de recommandation peuvent recommander le contenu et les produits les plus pertinents aux utilisateurs en fonction de leur comportement et de leurs intérêts, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et l'interactivité du site Web. La recommandation personnalisée est un algorithme important du système de recommandation, qui peut personnaliser les résultats des recommandations personnalisées en fonction des préférences et du comportement historique de l'utilisateur.

1. Le principe de base du système de recommandation
   Le principe de base du système de recommandation est de collecter des données sur le comportement des utilisateurs, telles que les clics, les achats, les notes, etc., et d'analyser ces données via des algorithmes pour trouver le contenu ou les produits qui conviennent le mieux. correspondre aux intérêts de l'utilisateur pour la recommandation. Les systèmes de recommandation sont principalement divisés en deux types : le filtrage collaboratif et le filtrage de contenu.

Le filtrage collaboratif est une méthode de recommandation basée sur les données de comportement des utilisateurs. En calculant la similarité entre les utilisateurs, il trouve les utilisateurs ayant des intérêts similaires, puis fait des recommandations basées sur le comportement de ces utilisateurs. Les principaux algorithmes de filtrage collaboratif incluent le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et le filtrage collaboratif basé sur les éléments.

Le filtrage de contenu est une méthode de recommandation basée sur les attributs du contenu. Il extrait les caractéristiques et les attributs du contenu puis fait des recommandations basées sur les préférences et le comportement historique de l'utilisateur. Les principaux algorithmes de filtrage de contenu incluent des recommandations basées sur des mots clés et des recommandations basées sur la classification du contenu.

2. Mise en œuvre de la recommandation personnalisée
   La recommandation personnalisée est un algorithme important du système de recommandation, qui peut personnaliser les résultats de recommandation personnalisés pour les utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leurs comportements historiques. La mise en œuvre de recommandations personnalisées se divise principalement en deux étapes : l'extraction de fonctionnalités et la recommandation.

L'extraction de fonctionnalités fait référence à l'extraction de fonctionnalités qui peuvent décrire les intérêts de l'utilisateur à partir des données comportementales de l'utilisateur. Par exemple, pour un système de recommandation de films, des fonctionnalités telles que la note du film par l'utilisateur, la durée de visionnage, les acteurs préférés, etc. peuvent être extraites. L'extraction de fonctionnalités peut être implémentée à l'aide de l'algorithme de traitement et de classification des données de PHP. Le code spécifique est le suivant :

// 假设用户的行为数据存储在一个名为$data的数组中
// 特征提取示例：统计用户对电影的平均评分
$movies = array("电影A", "电影B", "电影C", "电影D"); // 假设有四部电影
$ratings = array(4, 5, 3, 2); // 假设用户对这四部电影的评分分别为4、5、3、2

$totalRating = 0;
foreach ($ratings as $rating) {
  $totalRating += $rating;
}

$avgRating = $totalRating / count($ratings);
echo "用户对电影的平均评分为：" . $avgRating;

La recommandation fait référence à la recommandation du contenu ou des produits les plus pertinents aux utilisateurs en fonction de leurs caractéristiques et de leurs comportements historiques. Les recommandations peuvent être mises en œuvre à l'aide d'algorithmes de filtrage collaboratif ou de filtrage de contenu. Le code spécifique est le suivant :

// 假设用户的特征数据存储在一个名为$features的数组中
// 推荐示例：基于用户的协同过滤推荐算法
$users = array(
  array("用户A", array(4, 5, 3, 2)),
  array("用户B", array(5, 4, 3, 2)),
  array("用户C", array(3, 2, 3, 2))
); // 假设有三个用户，每个用户有四个评分数据

$targetUserIndex = 0; // 假设要为用户A进行推荐
$targetUserFeatures = $users[$targetUserIndex][1];
$similarityScores = array(); // 保存与目标用户的相似度分数

foreach ($users as $index => $user) {
  if ($index != $targetUserIndex) {
    $userFeatures = $user[1];
    // 计算用户之间的相似度，这里使用余弦相似度
    $similarityScore = cosineSimilarity($targetUserFeatures, $userFeatures);
    $similarityScores[] = array($index, $similarityScore);
  }
}
// 根据相似度分数对用户进行排序
usort($similarityScores, function($a, $b) {
  return $b[1] - $a[1];
});

// 获取相似度最高的用户
$mostSimilarUserIndex = $similarityScores[0][0];
$recommendations = $users[$mostSimilarUserIndex][1];
echo "为用户A推荐的内容是：" . implode(", ", $recommendations);

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous utilisons la similarité cosinus pour calculer la similarité entre les utilisateurs. La fonction de calcul de similarité spécifique peut être sélectionnée ou personnalisée en fonction de la situation réelle.

Conclusion : 
Les systèmes de recommandations et les recommandations personnalisées sont des fonctionnalités essentielles dans les applications Internet modernes. En apprenant et en maîtrisant les principes et les méthodes de mise en œuvre des systèmes de recommandation et des recommandations personnalisées, nous pouvons fournir aux utilisateurs des résultats de recommandation plus personnalisés, plus précis et plus précis, et améliorer l'expérience et la satisfaction des utilisateurs. Dans le développement réel, nous pouvons utiliser les algorithmes de traitement et de classification des données fournis par PHP pour mettre en œuvre des systèmes de recommandation et des algorithmes de recommandation personnalisés afin d'offrir aux utilisateurs la meilleure expérience de recommandation.

Références :

• Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J. et Riedl, J. (2001). Algorithmes de recommandation de filtrage collaboratif basés sur les éléments. Actes de la 10e conférence internationale sur le World Wide Web, 285-295. Resnick, P., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstrom, P. et Riedl, J. (1994) : une architecture ouverte pour le filtrage collaboratif des netnews. Travail coopératif assisté par ordinateur, 175-186.

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!