Cara Menggunakan PHP Untuk Membangunkan Algoritma Cadangan Modul Cadangan Produk PHP dan Analisis Kelakuan Pengguna

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

Inti modul cadangan produk PHP adalah untuk menggabungkan data tingkah laku pengguna dan algoritma cadangan untuk menyediakan pengguna dengan cadangan produk yang diperibadikan, dengan itu meningkatkan pengalaman membeli -belah pengguna dan kadar penukaran jualan.

Untuk membangunkan modul cadangan produk menggunakan PHP, anda perlu mempunyai pemahaman yang mendalam tentang analisis tingkah laku pengguna dan memilih algoritma cadangan yang sesuai. Berikut adalah beberapa butiran tentang bagaimana untuk mencapai matlamat ini.

Bagaimana untuk mengumpul dan menganalisis data tingkah laku pengguna?

Data tingkah laku pengguna adalah asas algoritma cadangan. Kami perlu mengumpul pelbagai tingkah laku pengguna di laman web, seperti sejarah pelayaran, mencari kata kunci, sejarah pembelian, menambah kereta belanja, ulasan, dan lain -lain. Data ini boleh direkodkan dalam pangkalan data melalui kod PHP.

Selepas data dikumpulkan, pembersihan dan analisis diperlukan. Pembersihan termasuk mengeluarkan data pendua, memproses nilai yang hilang, menukarkan format data, dan lain -lain. Analisis boleh menggunakan pertanyaan SQL, skrip PHP atau alat analisis data yang lebih maju (seperti perpustakaan Python's Pandas, yang boleh memanggil skrip Python melalui fungsi PHP exec() PHP).

Tujuan analisis adalah untuk memahami keutamaan minat pengguna. Sebagai contoh, anda boleh mengira kategori produk yang pengguna melayari paling banyak, membeli paling banyak, mencari yang paling, dan sebagainya. Anda juga boleh menggunakan algoritma perlombongan peraturan persatuan (seperti algoritma apriori) untuk mengetahui korelasi antara produk. Sebagai contoh, pengguna yang membeli produk yang sering membeli produk B.

Berikut adalah contoh kod PHP yang mudah yang merekodkan tingkah laku pengguna melayari produk:

 <? Php
// Andaikan bahawa ID pengguna dan ID produk telah memperoleh $ user_id = $ _Session [&#39;user_id&#39;];
$ product_id = $ _get [&#39;product_id&#39;];

// Sambung ke pangkalan data $ conn = mysqli baru ("localhost", "nama pengguna", "kata laluan", "pangkalan data");

// semak jika sambungan berjaya jika ($ conn-> connect_error) {
  mati ("Sambungan gagal:". $ conn-> connect_error);
}

// Masukkan sejarah penyemakan imbas $ sql = "masukkan ke user_browsing_history (user_id, product_id, timestamp) nilai ($ user_id, $ product_id, now ())";

jika ($ conn-> query ($ sql) === true) {
  echo "menyemak imbas sejarah";
} else {
  Echo "Ralat:". $ SQL. "<br>". $ conn-> ralat;
}

$ conn-> close ();
?>

Bagaimana untuk memilih algoritma cadangan yang betul?

Algoritma yang disyorkan biasa termasuk:

• Cadangan berasaskan kandungan: Mengesyorkan produk yang serupa dengan pengguna yang suka pada masa lalu berdasarkan atribut produk (seperti kategori, jenama, penerangan, dll.) Dan tingkah laku sejarah pengguna.
• Cadangan Penapisan Kerjasama: Mengesyorkan produk yang pengguna mungkin suka berdasarkan persamaan antara pengguna atau persamaan antara produk. Penapisan kolaboratif dibahagikan kepada penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan produk.
• Cadangan berasaskan peraturan: Mengesyorkan produk yang memenuhi syarat-syarat tertentu berdasarkan peraturan yang telah ditetapkan. Sebagai contoh, jika pengguna membeli produk A, produk B disyorkan.
• Cadangan Campuran: Menggabungkan kelebihan pelbagai algoritma cadangan, meningkatkan ketepatan dan kepelbagaian cadangan.

Algoritma cadangan untuk dipilih bergantung kepada ciri -ciri data dan keperluan perniagaan. Jika maklumat atribut produk agak lengkap, anda boleh mempertimbangkan cadangan berasaskan kandungan. Jika bilangan pengguna dan produk agak besar, anda boleh mempertimbangkan penapisan cadangan cadangan. Sekiranya terdapat beberapa peraturan perniagaan yang jelas, cadangan berasaskan peraturan boleh dipertimbangkan.

Melaksanakan algoritma ini dalam PHP, anda boleh menulis kod anda sendiri atau menggunakan perpustakaan algoritma yang disyorkan siap sedia. Sebagai contoh, pengiraan kesamaan boleh dilaksanakan menggunakan perpustakaan fungsi matematik PHP, atau perpustakaan algoritma yang disyorkan sumber terbuka (jika ada).

Bagaimana untuk melaksanakan cadangan penapisan kolaboratif dalam PHP?

Mengambil penapisan kolaboratif berasaskan pengguna sebagai contoh, kami memperkenalkan cara melaksanakan cadangan dalam PHP:

1. Kirakan persamaan antara pengguna: Kaedah seperti persamaan kosinus, pekali korelasi Pearson, dan lain -lain boleh digunakan. Sebagai contoh, persamaan kosinus boleh dikira dengan formula berikut:

    persamaan (userA, userB) = cos (θ) = (userA · userB) / (|| userA || * || userb ||)

   Antaranya, userA dan userB adalah vektor pemarkahan pengguna A dan pengguna B, · produk titik vektor, dan || || mewakili modulus vektor.

2. Cari pengguna yang serupa dengan pengguna sasaran: Pilih pengguna K dengan persamaan tertinggi sebagai pengguna jiran.

3. Berdasarkan penarafan pengguna jiran, meramalkan penarafan pengguna sasaran untuk item yang tidak dinilai: Kaedah purata berwajaran boleh digunakan. Sebagai contoh, skor produk yang diramalkan oleh pengguna A boleh dikira oleh formula berikut:

    Ramalan_rating (userA, itemi) = Σ (kesamaan (userA, usern) * rating (usern, itemi)) / ΣSimilarity (userA, usern)

   Antaranya, userN adalah pengguna jiran pengguna A, rating(userN, itemI) adalah penarafan pengguna n pada produk i.

4. Produk yang disyorkan dengan skor ramalan tertinggi: Pilih produk N dengan skor ramalan tertinggi sebagai hasil cadangan.

Berikut adalah contoh kod PHP yang dipermudahkan untuk mengira persamaan kosinus antara pengguna:

 <? Php
// Andaikan bahawa data penarafan pengguna telah dibaca dari pangkalan data ke dalam array $ ratings // $ ratings adalah array dua dimensi, di mana $ rating [$ user_id] [$ product_id] mewakili pengguna $ user_id&#39;s rating function cosine_similarity ($ user1, $ user2, $ ratings)
  $ dot_product = 0;
  $ norm1 = 0;
  $ norm2 = 0;

  foreach ($ ratings [$ user1] as $ product => $ rating1) {
    jika (isset ($ ratings [$ user2] [$ product])) {
      $ rating2 = $ ratings [$ user2] [$ product];
      $ dot_product = $ rating1 * $ rating2;
    }
    $ norm1 = pow ($ rating1, 2);
  }

  foreach ($ ratings [$ user2] as $ product => $ rating2) {
    $ norm2 = pow ($ rating2, 2);
  }

  jika ($ norm1 == 0 || $ norm2 == 0) {
    kembali 0;
  }

  kembali $ dot_product / (sqrt ($ norm1) * sqrt ($ norm2));
}

// Contoh: Kirakan persamaan antara pengguna 1 dan pengguna 2 $ persamaan = cosine_similarity (1, 2, $ ratings);
echo "Persamaan antara Pengguna 1 dan Pengguna 2:". $ persamaan;
?>

Bagaimana untuk menilai prestasi modul yang disyorkan?

Menilai prestasi modul cadangan adalah sangat penting, yang dapat membantu kita memahami keberkesanan algoritma cadangan dan mengoptimumkannya. Metrik penilaian biasa termasuk:

• Ketepatan: Nisbah produk yang disyorkan yang pengguna suka.
• Ingat: Nisbah produk yang disyorkan yang pengguna suka.
• Nilai F1: Purata ketepatan dan penarikan balik harmonik.
• Kadar klik (CTR): Nisbah produk yang disyorkan diklik oleh pengguna.
• Kadar Penukaran: Nisbah produk yang disyorkan yang dibeli oleh pengguna.

Anda boleh menggunakan kaedah ujian A/B untuk membandingkan kesan algoritma yang disyorkan yang berbeza. Bahagikan pengguna ke dalam dua kumpulan, satu menggunakan algoritma cadangan lama dan yang lain menggunakan algoritma cadangan baru, dan kemudian membandingkan kadar klik, kadar penukaran dan penunjuk lain dari kedua-dua kumpulan pengguna untuk menentukan sama ada algoritma cadangan baru lebih berkesan.

Bagaimana menyelesaikan masalah permulaan yang sejuk?

Masalah permulaan yang sejuk merujuk kepada kesukaran untuk mengesyorkan pengguna baru atau produk baru kerana kekurangan data sejarah. Penyelesaian biasa termasuk:

• Menggunakan atribut produk: Bagi produk baru, mereka boleh disyorkan kepada pengguna yang suka produk serupa berdasarkan atribut mereka (seperti kategori, jenama, deskripsi, dll.).
• Menggunakan maklumat pendaftaran pengguna: Bagi pengguna baru, produk yang berkaitan dengan kepentingan mereka boleh disyorkan berdasarkan maklumat pendaftaran mereka (seperti umur, jantina, kepentingan, dll.).
• Cadangan Popular: Mengesyorkan produk yang paling popular, yang boleh menarik pengguna baru dan mengumpul data tingkah laku mereka.
• Cadangan Pakar: Jemput pakar atau pengguna untuk menilai produk baru dan menggunakan hasil penilaian sebagai asas untuk cadangan.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi modul yang disyorkan?

Prestasi modul yang disyorkan secara langsung mempengaruhi pengalaman pengguna. Prestasi modul yang disyorkan dapat dioptimumkan dengan kaedah berikut:

• Gunakan cache: Cache yang biasa digunakan hasil yang disyorkan untuk mengelakkan pengiraan berulang.
• Gunakan pemprosesan asynchronous: Letakkan pengiraan yang disyorkan di latar belakang untuk mengelakkan menyekat permintaan pengguna.
• Menggunakan sistem yang diedarkan: Mengedarkan pengkomputeran yang disyorkan kepada pelbagai pelayan untuk meningkatkan kuasa pengkomputeran.
• Mengoptimumkan Pertanyaan Pangkalan Data: Mengoptimumkan pernyataan pertanyaan SQL untuk meningkatkan kelajuan bacaan data.

Singkatnya, membangunkan modul cadangan produk untuk PHP adalah proses yang kompleks yang memerlukan pemahaman yang mendalam tentang analisis tingkah laku pengguna dan algoritma cadangan, dan pengoptimuman dan peningkatan yang berterusan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Menggunakan PHP Untuk Membangunkan Algoritma Cadangan Modul Cadangan Produk PHP dan Analisis Kelakuan Pengguna. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!