PHPを用いて開発したモール商品レコメンドアルゴリズムの評価-PHPチュートリアル-php.cn

PHPを用いて開発したモール商品レコメンドアルゴリズムの評価

王林

リリース： 2023-07-01 22:40:02

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PHPを利用したモール商品レコメンドアルゴリズムの評価

電子商取引の発展に伴い、レコメンドアルゴリズムを利用してパーソナライズされた商品レコメンドサービスを提供するモールWebサイトが増えています。 PHP は、一般的に使用されるサーバー側プログラミング言語として、ショッピングモールの Web サイトの開発でも広く使用されています。この記事では、PHP 開発者モールの製品推奨アルゴリズムの使用方法と評価を紹介します。

製品推奨アルゴリズムの基本原則

製品推奨アルゴリズムの目標は、ユーザーの行動データに基づいて、興味を持ちそうな製品の推奨をユーザーに提供することです。一般的に使用される推奨アルゴリズムには、ユーザーベースの協調フィルタリング、コンテンツベースの推奨、ハイブリッド推奨などがあります。その中で、ユーザーベースの協調フィルタリングアルゴリズムが最もよく使用されるアルゴリズムです。

ユーザーベースの協調フィルタリングアルゴリズムは、ユーザーの行動データを分析して、ターゲットユーザーと同様の行動を持つユーザーを見つけ、これらのユーザーが購入した製品に基づいてターゲットユーザーに製品を推奨します。このプロセスは、ユーザー間の類似度を計算するステップと、ターゲットユーザーに商品を推奨するステップの 2 つのステップに分けることができます。

PHP を使用した製品推奨アルゴリズムの開発

PHP では、データベースを使用してユーザー行動データを保存し、対応するアルゴリズムを使用して製品推奨機能を実装できます。以下は、ユーザーベースの協調フィルタリングアルゴリズムを実装する方法を示す簡単な PHP コード例です。

まず、ユーザー行動データを保存するデータベーステーブルを作成する必要があります。「user_behavior」という名前のテーブルを作成し、「ユーザー ID」、「アイテム ID」、「動作タイプ」などのフィールドを含めることができます。

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

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次に、ユーザー間の類似性を計算するための PHP コードを記述する必要があります。コサイン類似度を使用してユーザー間の類似度を計算する簡単な例を次に示します。

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;
}

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最後に、ターゲットユーザーの類似性に基づいて製品を推奨する必要があります。以下は、類似度の高いものから低いものまで、ターゲットユーザーに製品を推奨する簡単な例です。

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;
}

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商品推奨アルゴリズムの評価

実際の使用においては、商品推奨アルゴリズムの精度と有効性を確認するために評価する必要があります。製品推奨アルゴリズムを評価する一般的な方法には、オフライン評価とオンライン評価があります。

オフライン評価は履歴データに対して行われる評価で、精度、再現率、推奨結果と実際のユーザー行動とのカバレッジなどの指標を計算することでアルゴリズムのパフォーマンスを評価します。

オンライン評価とは、リアルタイム環境で行われる評価で、新しいレコメンデーション結果と実際のユーザーのフィードバックを比較することで、アルゴリズムの有効性を評価します。

要約すると、この記事では、PHP Developer City 製品推奨アルゴリズムの使用方法と評価方法を紹介します。ユーザーベースの協調フィルタリングアルゴリズムを実装し、モールのWebサイトに適用することで、パーソナライズされた製品推奨サービスを提供でき、ユーザーのショッピング体験が向上します。

以上がPHPを用いて開発したモール商品レコメンドアルゴリズムの評価の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。