Bagaimana untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP?

Memandangkan bilangan pengguna Internet terus meningkat, sistem pengesyoran telah menjadi salah satu teknologi teras yang diperlukan untuk banyak syarikat Internet. Dengan menganalisis tingkah laku dan minat pengguna, sistem pengesyoran boleh mengesyorkan produk, kandungan, dsb. yang berkaitan kepada pengguna, meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna serta meningkatkan hasil syarikat. Dalam artikel ini, kami akan memberi tumpuan kepada cara melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP.

1. Prinsip asas sistem pengesyoran

Prinsip asas sistem pengesyoran ialah menggunakan gelagat sejarah dan maklumat peribadi pengguna untuk mengesyorkan pengesyoran yang pengguna mungkin berminat melalui analisis algoritma dan sumber perlombongan. Algoritma yang paling biasa digunakan dalam sistem pengesyoran termasuk penapisan kolaboratif, pengesyoran berasaskan kandungan dan pengesyoran hibrid. Di bawah ini kami memperkenalkan secara ringkas prinsip algoritma ini.

1.1 Penapisan kolaboratif

Penapisan kolaboratif ialah salah satu algoritma yang paling biasa digunakan dalam sistem pengesyoran. Idea asas adalah berdasarkan persamaan pengguna, iaitu, jika dua pengguna menyukai item yang serupa dalam corak tingkah laku masa lalu mereka, mereka mungkin juga menyukai item yang serupa dalam corak tingkah laku masa hadapan mereka. Oleh itu, penapisan kolaboratif akan meramalkan penilaian atau keutamaan pengguna untuk item dengan menganalisis persamaan antara pengguna, dengan itu mencapai cadangan.

1.2 Pengesyoran berasaskan kandungan

Pengesyoran berasaskan kandungan adalah untuk mengesyorkan item yang serupa dengan yang telah disemak melalui analisis kelakuan sejarah dan maklumat peribadi pengguna. Algoritma ini berdasarkan persamaan antara item dan bukannya persamaan antara pengguna. Idea asas adalah untuk mewujudkan hubungan persamaan antara item berdasarkan ciri item dan tingkah laku sejarah pengguna, dengan itu mengesyorkan sumber yang mungkin menarik minat pengguna.

1.3 Pengesyoran hibrid

Pengesyoran hibrid menggabungkan berbilang algoritma dan secara menyeluruh menggunakan kelebihan algoritma yang berbeza untuk meningkatkan ketepatan dan kredibiliti pengesyoran. Pengesyoran hibrid boleh dicapai melalui purata wajaran, Penggalak, Penimbunan dan teknologi lain.

2. Kaedah untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP

2.1 Prapemprosesan data

Langkah paling kritikal dalam sistem pengesyoran ialah prapemprosesan data. Prapemprosesan data merujuk kepada pembersihan, mengubah dan menyeragamkan data mentah untuk memudahkan penggunaan algoritma seterusnya. Prapemprosesan data terutamanya merangkumi langkah-langkah berikut:

(1) Pembersihan data: alih keluar nilai pendua, outlier, nilai hilang dan data lain yang tidak berguna.

(2) Penukaran data: Menukar data mentah kepada format yang boleh diproses oleh komputer, seperti menukar teks kepada jenis berangka, menukar data diskret kepada data berterusan, dsb.

(3) Penyeragaman data: Seragamkan data, seperti menskalakan semua data kepada julat [0,1] atau [-1,1], supaya data yang berbeza boleh dibandingkan dengan berkesan.

2.2 Pelaksanaan algoritma penapisan kolaboratif

Algoritma penapisan kolaboratif ialah salah satu algoritma yang lebih biasa digunakan dalam sistem pengesyoran. Dalam PHP, kami boleh menggunakan algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna untuk melaksanakan sistem pengesyoran. Langkah-langkahnya adalah seperti berikut:

(1) Kira persamaan antara pengguna

Mula-mula, anda perlu mengira persamaan antara pengguna. Kaedah seperti pekali korelasi Pearson dan persamaan kosinus boleh digunakan untuk mengira persamaan antara pengguna. Pekali korelasi Pearson boleh dilaksanakan dengan kod berikut:

fungsi sim_pearson($prefs, $p1, $p2) {
$si = array();
foreach ($prefs[$ p1] sebagai $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 sebagai $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;
}

Antaranya, $prefs stores rating pengguna Tatasusunan data, $p1 dan $p2 ialah nombor pengguna yang persamaannya hendak dikira.

(2) Kira hasil pengesyoran

Pengiraan keputusan pengesyoran boleh menggunakan kaedah purata wajaran atau algoritma jiran terdekat. Kaedah purata wajaran merujuk kepada pengiraan hasil pengesyoran dengan mengira purata wajaran penilaian semua pengguna yang serupa, dengan persamaan sebagai kaedah jiran terdekat merujuk kepada mencari pengguna yang mempunyai persamaan tertinggi dengan pengguna sasaran, dan kemudian menggunakan purata mereka sebagai hasil pengesyoran.

2.3 Pelaksanaan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan

Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan terutamanya berdasarkan persamaan item untuk pengesyoran. Dalam PHP, proses berikut boleh digunakan untuk melaksanakan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan:

(1) Kira persamaan antara item

Untuk mengira persamaan antara item, anda boleh menggunakan persamaan kosinus atau persamaan Jaccard. Mengambil persamaan kosinus sebagai contoh, ia boleh dicapai melalui kod berikut:

fungsi 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);

}

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

Antaranya, $prefs ialah tatasusunan yang menyimpan ciri-ciri item, $p1 dan $p2 ialah nombor item yang akan dikira untuk persamaan.

(2) Kira hasil pengesyoran

Apabila mengira hasil pengesyoran, algoritma jiran terdekat atau kaedah purata wajaran boleh digunakan. Kaedah purata wajaran merujuk kepada purata wajaran markah item yang serupa dengan item sasaran, dan persamaan digunakan sebagai berat manakala algoritma jiran terdekat merujuk kepada memilih item yang mempunyai persamaan tertinggi dengan item sasaran; dan kemudian mengambil nilai purata sebagai hasil ramalan.

3. Ringkasan

Sistem pengesyoran ialah teknologi teras yang diperlukan untuk syarikat Internet, yang boleh membantu syarikat meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna serta meningkatkan hasil. Dalam PHP, kami boleh menggunakan algoritma seperti penapisan kolaboratif dan pengesyoran berasaskan kandungan untuk melaksanakan sistem pengesyoran. Semasa pelaksanaan, adalah perlu untuk melaksanakan prapemprosesan data, mengira persamaan antara item atau pengguna, dan kemudian mengira keputusan pengesyoran melalui purata wajaran atau berdasarkan algoritma jiran terdekat. Akhir sekali, sistem pengesyoran perlu dioptimumkan secara berterusan untuk meningkatkan ketepatan dan kepraktisannya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!