Bagaimana untuk membangunkan sistem pengesyoran dan pengesyoran automatik dalam PHP?

Dengan perkembangan pesat Internet, menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan kepada pengguna yang berbeza telah menjadi keperluan biasa. Antaranya, sistem pengesyoran, sebagai perkhidmatan peribadi yang digunakan secara meluas dan berkesan, telah digunakan secara meluas dalam e-dagang, rangkaian sosial, media berita dan bidang lain. Artikel ini akan meneroka isu yang berkaitan dengan cara membangunkan sistem pengesyoran dan pengesyoran automatik dalam PHP.

1. Gambaran keseluruhan sistem pengesyoran

1.1 Definisi sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran merujuk kepada sistem yang memberikan pengguna kandungan berkualiti tinggi dalam data besar-besaran. Ia boleh menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan minat pengguna, tingkah laku dan maklumat lain, membantu pengguna mencari kandungan yang mereka minati dengan cepat dan meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna.

1.2 Pengelasan sistem pengesyoran

Menurut algoritma pengesyoran yang berbeza, sistem pengesyoran boleh dibahagikan kepada tiga jenis: penapisan berasaskan kandungan, berasaskan penapisan kolaboratif dan berasaskan penapisan hibrid.

• Sistem pengesyoran berdasarkan penapisan kandungan mengesyorkan item yang serupa kepada pengguna dengan menganalisis atribut dan ciri item itu sendiri.
• Sistem pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif menganalisis gelagat sejarah pengguna dan mengesyorkan item minat kepada pengguna lain yang mempunyai minat yang serupa dengan mereka.
• Sistem pengesyoran berdasarkan penapisan hibrid, menggunakan kedua-dua penapisan kandungan dan kaedah penapisan kolaboratif untuk meningkatkan kesan pengesyoran.

2. Pengesyoran automatik dalam PHP

2.1 Kaedah pengesyoran berasaskan peraturan

Pengesyoran automatik dalam PHP boleh dicapai dengan mereka bentuk beberapa peraturan. Contohnya, dalam tapak web e-dagang, maklumat produk yang dibeli oleh pengguna boleh disimpan dalam pangkalan data, dan kemudian peraturan pengesyoran boleh direka bentuk untuk jenis produk yang berbeza. Sebagai contoh, bagi pengguna yang telah membeli produk dalam kategori tertentu, anda boleh mengesyorkan produk lain daripada kategori yang sama kepada mereka atau mengesyorkan produk daripada jenama yang sama kepada mereka. Kaedah ini mudah dan mudah dilaksanakan, tetapi kesan pengesyoran adalah terhad Item yang disyorkan terdedah kepada pengehadan dan tidak dapat memenuhi keperluan pengguna sepenuhnya.

2.2 Kaedah pengesyoran berdasarkan pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin ialah alat kecerdasan buatan yang berkuasa yang boleh membina model berdasarkan data sejarah dan digunakan pada sistem pengesyoran. Contohnya, berdasarkan data tingkah laku pengguna dan maklumat item, algoritma pembelajaran mesin seperti peraturan pengelasan, pengelompokan dan perkaitan boleh digunakan untuk membuat pengesyoran yang tepat untuk pengguna. Dalam PHP, anda boleh menggunakan beberapa rangka kerja pembelajaran mesin, seperti Weka, TensorFlow, dll., untuk melaksanakan pengesyoran automatik. Kaedah ini mempunyai hasil pengesyoran yang lebih baik, tetapi ia memerlukan sejumlah besar data sejarah untuk latihan, dan pembinaan dan pengoptimuman model juga memerlukan tahap teknikal yang tinggi.

3. Pembangunan sistem pengesyoran dalam PHP

Untuk sistem pengesyoran yang kompleks, anda boleh menggunakan rangka kerja PHP atau sistem CMS untuk pembangunan. Contohnya, anda boleh menggunakan rangka kerja Laravel, menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan teknologi pangkalan data untuk melaksanakan sistem e-dagang cadangan yang diperibadikan. Proses pembangunan khusus adalah seperti berikut:

3.1 Pengumpulan Data

Sistem pengesyoran memerlukan sejumlah besar data sejarah untuk latihan dan pengesyoran. Oleh itu, sebelum membangunkan sistem, anda perlu mempertimbangkan cara mendapatkan data tingkah laku pengguna dan maklumat item, dan menyimpan data dalam pangkalan data untuk cadangan seterusnya.

3.2 Pemprosesan Data

Data yang dikumpul perlu dipraproses dan dibersihkan, seperti mengalih keluar data pendua, data tidak normal, dsb. Pada masa yang sama, data juga perlu ditukar dan dinormalkan untuk memudahkan operasi algoritma dan latihan model seterusnya.

3.3 Pemilihan dan pelaksanaan algoritma pengesyoran

Sistem pengesyoran perlu memilih algoritma pengesyoran yang sesuai dan melaksanakan model pengesyoran berdasarkan algoritma. Dalam PHP, anda boleh menggunakan beberapa rangka kerja pembelajaran mesin, seperti Weka, TensorFlow, dsb., untuk memilih algoritma yang sesuai dan menggunakannya pada pembinaan dan pengoptimuman model.

3.4 Reka bentuk antara muka pengguna

Sistem pengesyoran perlu menyediakan pengguna antara muka mesra dan kaedah interaksi. Dalam PHP, cadangan diperibadikan boleh dipaparkan kepada pengguna melalui halaman Web atau aplikasi mudah alih untuk meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna.

4. Ringkasan

Sistem pengesyoran ialah perkhidmatan diperibadikan yang digunakan secara meluas yang menyediakan kandungan berkualiti tinggi kepada pengguna dan meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna. Dalam PHP, anda boleh menggunakan kaedah pengesyoran berasaskan peraturan atau kaedah pengesyoran berasaskan pembelajaran mesin untuk melaksanakan pengesyoran automatik. Untuk sistem pengesyoran yang kompleks, anda boleh menggunakan rangka kerja PHP atau sistem CMS untuk membangunkan sistem pengesyoran yang diperibadikan daripada aspek pengumpulan data, pemprosesan data, pelaksanaan algoritma dan reka bentuk antara muka pengguna.

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