Bagaimana untuk membangunkan algoritma pengiklanan dan pengesyoran yang diperibadikan dalam PHP?

Dengan perkembangan Internet moden, pengiklanan diperibadikan dan algoritma pengesyoran telah menjadi trend yang tidak dapat dielakkan. Untuk memenuhi keperluan pengguna yang diperibadikan dan mempromosikan produk dengan lebih baik, syarikat Internet moden sedang aktif meneroka dan menggunakan algoritma pengiklanan dan pengesyoran yang diperibadikan. Sebagai bahasa pengaturcaraan Web yang biasa digunakan, PHP juga mempunyai kaedah dan teknik tersendiri untuk melaksanakan algoritma pengiklanan dan pengesyoran yang diperibadikan.

1. Wujudkan potret pengguna

Potret pengguna ialah asas untuk pengiklanan diperibadikan dan algoritma pengesyoran dapat membantu kami memahami keperluan pengguna dengan lebih baik, dengan itu memberikan mereka pengiklanan yang lebih disasarkan dan kandungan yang disyorkan . Kaedah biasa untuk mewujudkan potret pengguna termasuk penjejakan tingkah laku pengguna, analisis rangkaian sosial, tinjauan pengguna, dsb.

Dalam PHP, kami boleh menjejaki tingkah laku pengguna dengan menggunakan teknologi seperti Kuki. Dengan merekodkan sejarah penyemakan imbas dan sejarah carian pengguna, kami boleh memperoleh minat, hobi dan tabiat penggunaan pengguna. Pada masa yang sama, kita juga boleh memahami bulatan sosial dan rangkaian perhubungan pengguna melalui analisis rangkaian sosial. Berdasarkan data ini, kami boleh membina profil pengguna dan menyediakan pengiklanan yang diperibadikan dan kandungan yang disyorkan berdasarkan minat, hobi dan ciri tingkah laku pengguna.

2 Pilih algoritma pengesyoran yang sesuai

Sebelum membangunkan algoritma pengiklanan dan pengesyoran yang diperibadikan, anda perlu memahami jenis algoritma pengesyoran yang biasa. Pada masa ini, algoritma pengesyoran biasa termasuk pengesyoran berasaskan kandungan, pengesyoran penapisan kolaboratif, pengesyoran berasaskan pembelajaran mendalam, dsb.

Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan bergantung terutamanya pada menganalisis pilihan pengguna untuk kandungan mencapai pengesyoran. Kelebihan algoritma ini ialah ia mudah dilaksanakan, tetapi ia tidak dapat menyelesaikan masalah permulaan sejuk, iaitu, ia tidak boleh mengesyorkan pengguna baharu atau kandungan baharu dengan tepat.

Pengesyoran penapisan kolaboratif adalah berdasarkan analisis minat bersama antara pengguna untuk mencapai pengesyoran. Kelebihan algoritma ini ialah ia boleh mengendalikan sejumlah besar data pengguna, tetapi terdapat masalah seperti pembahagian kumpulan kelabu yang tidak tepat.

Algoritma pengesyoran berdasarkan pembelajaran mendalam mencapai pengesyoran dengan menganalisis sejumlah besar data pengguna dan data kandungan. Kelebihan algoritma ini ialah ia boleh mengenal pasti pilihan pengguna dengan tepat, tetapi ia memerlukan sejumlah besar sumber pengkomputeran dan sokongan data.

Apabila memilih algoritma pengesyoran, anda perlu memilih algoritma yang sesuai berdasarkan keperluan sebenar. Dalam PHP, kami boleh menggunakan rangka kerja algoritma pengesyoran seperti Mahout untuk melaksanakan pengiklanan diperibadikan dan algoritma pengesyoran. Pada masa yang sama, anda juga boleh memilih untuk menggunakan rangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow dan Keras untuk melaksanakan algoritma pengesyoran yang lebih tepat.

3 Nilaikan keberkesanan algoritma pengesyoran

Untuk memastikan keberkesanan algoritma pengiklanan dan pengesyoran yang diperibadikan, kami perlu menilai dan mengoptimumkan algoritma. Penunjuk penilaian biasa termasuk ketepatan, ingat semula, nilai F1, dsb. Kadar ketepatan merujuk kepada perkadaran pengesyoran yang disahkan oleh pengguna kepada jumlah bilangan pengesyoran merujuk kepada perkadaran pengesyoran yang disahkan oleh pengguna kepada bilangan pengesyoran yang diperlukan oleh pengguna adalah pertimbangan ketepatan yang menyeluruh; mengimbas kembali petunjuk penilaian.

Dalam PHP, kami boleh melakukan penilaian dan pengoptimuman algoritma dengan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin seperti scikit-learn, panda, dsb. Pada masa yang sama, anda juga boleh menggunakan kaedah seperti ujian A/B untuk menguji kesan algoritma dan menjalankan pengoptimuman selanjutnya.

Ringkasan

Algoritma pengiklanan dan pengesyoran diperibadikan ialah bahagian penting syarikat Internet moden. Dalam PHP, kami boleh melaksanakan pengiklanan diperibadikan dan algoritma pengesyoran dengan mewujudkan potret pengguna, memilih algoritma pengesyoran yang sesuai dan menilai kesan algoritma. Pada masa yang sama, perhatian juga mesti diberikan untuk melindungi privasi pengguna dan mengelakkan pengumpulan data dan maklumat pengguna yang berlebihan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membangunkan algoritma pengiklanan dan pengesyoran yang diperibadikan dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!