PHP로 추천 시스템을 구현하는 방법은 무엇입니까?

인터넷 사용자 수가 지속적으로 증가함에 따라 추천 시스템은 많은 인터넷 기업에 필요한 핵심 기술 중 하나가 되었습니다. 추천 시스템은 사용자의 행동과 관심도를 분석하여 사용자에게 관련 상품, 콘텐츠 등을 추천하고 사용자 만족도와 충성도를 향상시키며 기업의 수익을 증대시킬 수 있습니다. 이번 글에서는 PHP로 추천 시스템을 구현하는 방법에 중점을 둘 것입니다.

1. 추천 시스템의 기본 원리

추천 시스템의 기본 원리는 사용자의 과거 행동과 개인 정보를 활용하여 알고리즘 분석과 마이닝을 통해 사용자가 관심을 가질 만한 리소스를 추천하는 것입니다. 추천 시스템에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘에는 협업 필터링, 콘텐츠 기반 추천 및 하이브리드 추천이 포함됩니다. 아래에서는 이러한 알고리즘의 원리를 간략하게 소개합니다.

1.1 협업 필터링

협업 필터링은 추천 시스템에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 기본 아이디어는 사용자 유사성을 기반으로 합니다. 즉, 두 사용자가 과거 행동 패턴에서 유사한 항목을 좋아했다면 향후 행동 패턴에서도 유사한 항목을 좋아할 수 있습니다. 따라서 협업 필터링은 사용자 간의 유사성을 분석하여 해당 항목에 대한 사용자의 평가나 선호도를 예측하고 이를 통해 추천을 달성합니다.

1.2 콘텐츠 기반 추천

콘텐츠 기반 추천은 사용자의 과거 행적 및 개인 정보 분석을 통해 탐색한 항목과 유사한 항목을 추천하는 것입니다. 이 알고리즘은 사용자 간의 유사성보다는 항목 간의 유사성을 기반으로 합니다. 아이템의 특성과 사용자의 과거 행동을 기반으로 아이템 간의 유사 관계를 구축하여 사용자가 관심을 가질 수 있는 리소스를 추천하는 것이 기본 아이디어입니다.

1.3 하이브리드 추천

하이브리드 추천은 여러 알고리즘을 결합하고 다양한 알고리즘의 장점을 종합적으로 활용하여 추천의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다. 하이브리드 추천은 가중평균, 부스팅, 스태킹 등의 기술을 통해 달성될 수 있습니다.

2. PHP에서 추천 시스템을 구현하는 방법

2.1 데이터 전처리

추천 시스템에서 가장 중요한 단계는 데이터 전처리입니다. 데이터 전처리는 후속 알고리즘의 적용을 용이하게 하기 위해 원시 데이터를 정리, 변환 및 표준화하는 것을 의미합니다. 데이터 전처리에는 주로 다음 단계가 포함됩니다.

(1) 데이터 정리: 중복 값, 이상값, 누락된 값 및 기타 쓸모 없는 데이터를 제거합니다.

(2) 데이터 변환: 텍스트를 숫자 유형으로 변환, 이산 데이터를 연속 데이터로 변환 등 원시 ​​데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 변환합니다.

(3) 데이터 표준화: 모든 데이터를 [0,1] 또는 [-1,1] 범위로 스케일링하는 등 데이터를 표준화하여 서로 다른 데이터를 효과적으로 비교할 수 있습니다.

2.2 협업 필터링 알고리즘 구현

협업 필터링 알고리즘은 추천 시스템에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. PHP에서는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 단계는 다음과 같습니다.

(1) 사용자 간 유사도 계산

먼저 사용자 간 유사도를 계산해야 합니다. Pearson 상관계수, 코사인 유사성 등의 방법을 사용하여 사용자 간 유사성을 계산할 수 있습니다. Pearson 상관 계수는 다음 코드로 구현할 수 있습니다.

function sim_pearson($prefs, $p1, $p2) {
$si = array();
foreach ($prefs[$p1] as $item => $value ) {

if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $si[$item] = 1;

}
$n = count($si);
if ($n == 0) return 0;

$sum1 = $sum2 = $sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ( $si as $item => $value) {

$sum1 += $prefs[$p1][$item];
$sum2 += $prefs[$p2][$item];
$sum1Sq += pow($prefs[$p1][$item], 2);
$sum2Sq += pow($prefs[$p2][$item], 2);
$pSum += $prefs[$p1][$item] * $prefs[$p2][$item];

}

$num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n);
$den = sqrt(($sum1Sq - pow($ sum1, 2) / $n) * ($sum2Sq - pow($sum2, 2) / $n));
if ($den == 0) return 0;
return $num / $den;
}

여기서 $prefs는 사용자 평가 데이터를 저장하는 배열이고, $p1과 $p2는 유사도를 계산할 사용자 번호입니다.

(2) 추천 결과 계산

추천 결과 계산은 가중 평균 방법을 사용하거나 최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 할 수 있습니다. 가중평균법은 유사도를 가중치로 하여 모든 유사사용자의 평점을 가중평균하여 추천결과를 산출하는 것을 말하며, 최근접이웃법은 타겟 사용자와 유사도가 가장 높은 사용자를 찾아낸 후, 추천 결과로 그들의 평균.

2.3 콘텐츠 기반 추천 알고리즘 구현

콘텐츠 기반 추천 알고리즘은 주로 항목의 유사성을 기반으로 추천을 합니다. PHP에서는 컨텐츠 기반 추천 알고리즘을 구현하기 위해 다음 프로세스를 사용할 수 있습니다.

(1) 항목 간 유사성을 계산합니다.

항목 간 유사성을 계산하려면 코사인 유사성 또는 Jaccard 유사성을 사용할 수 있습니다. 코사인 유사성을 예로 들면 다음 코드를 통해 달성할 수 있습니다:

function sim_cosine($prefs, $p1, $p2) {
$sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ($prefs[$ p1] as $item => $value) {

$sum1Sq += pow($value, 2);
if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $pSum += $value * $prefs[$p2][$item];

}

foreach ($prefs[$p2] as $item => $value) {

$sum2Sq += pow($value, 2);

}

if ($sum1Sq * $sum2Sq = = 0) return 0;
return $pSum / sqrt($sum1Sq * $sum2Sq);
}

그 중 $prefs는 항목 특성을 저장하는 배열이고 $p1과 $p2는 유사도를 계산하는 항목 번호입니다.

(2) 추천 결과 계산

추천 결과를 계산할 때 가장 가까운 이웃 알고리즘이나 가중 평균 방법을 사용할 수 있습니다. 가중 평균법은 대상 항목과 유사한 항목들의 점수를 가중 평균하여 유사도를 가중치로 사용하는 반면, 최근접 이웃 알고리즘은 대상 항목과 유사도가 가장 높은 항목을 선택하는 방식을 의미하며, 그런 다음 평균값을 예측 결과로 사용합니다.

3. 요약

추천 시스템은 기업이 사용자 만족도와 충성도를 높이고 수익을 증대시키는 데 도움이 되는 인터넷 기업에 꼭 필요한 핵심 기술입니다. PHP에서는 협업 필터링 및 콘텐츠 기반 추천과 같은 알고리즘을 사용하여 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 구현 과정에서는 데이터 전처리를 수행하고 항목 또는 사용자 간의 유사성을 계산한 후 가중 평균 또는 최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 추천 결과를 계산해야 합니다. 마지막으로 추천 시스템의 정확성과 실용성을 높이기 위해 지속적으로 최적화되어야 합니다.

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