Algoritma pengesyoran pintar berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP

Dengan populariti Internet dan e-dagang, sistem pengesyoran telah mendapat lebih banyak perhatian dan perhatian. Intipati sistem pengesyoran adalah untuk menganalisis dan melombong data tingkah laku pengguna untuk menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan dan meningkatkan pengalaman pengguna serta kadar pembelian. Dalam sistem pengesyoran, algoritma adalah salah satu faktor utama. Artikel ini akan memperkenalkan algoritma pengesyoran pintar berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP.

1. Apakah algoritma pengesyoran pintar berkelajuan tinggi

Sistem Pengesyoran Pintar Cepat (FIRS) ialah jenis algoritma pengesyoran baharu. Berbanding dengan algoritma penapisan kolaboratif tradisional, algoritma FIRS mempunyai kecekapan pengesyoran yang lebih tinggi dan ketepatan pengesyoran yang lebih baik. Algoritma FIRS menggunakan teknologi penguraian matriks dan teknologi pemilihan ciri untuk mencari dengan cepat item yang serupa dengan minat pengguna sasaran dalam data besar-besaran dan menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan.

2. Kaedah pelaksanaan algoritma FISR

1. Pemprosesan data

Sebelum menggunakan algoritma FIS untuk cadangan, anda perlu menyediakan data yang berkaitan. Data boleh datang daripada rekod tingkah laku sejarah pengguna, ciri atribut item, dan maklumat asas pengguna, dsb. Data tersebut perlu diproses menjadi matriks yang jarang, dengan gelagat pengguna sebagai lajur dan item sebagai elemen, dan elemen ialah penilaian atau gelagat pengguna pada item.

2. Penguraian matriks

Inti algoritma FIS ialah penguraian matriks. Dalam penguraian matriks, matriks jarang diuraikan kepada dua matriks padat, satu matriks mewakili keutamaan minat pengguna, dan matriks lain mewakili ciri atribut item. Kemudian, penilaian pengguna bagi item dikira berdasarkan ciri atribut item untuk membuat pengesyoran. Penguraian matriks memerlukan penggunaan teknik seperti pengoptimuman berangka dan operasi matriks Beberapa perpustakaan matematik sumber terbuka boleh digunakan dalam PHP untuk melaksanakan penguraian matriks.

3. Pemilihan Ciri

Semasa proses penguraian matriks, sejumlah besar ciri pengguna dan item akan dijana. Untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan pengesyoran, pemilihan ciri diperlukan, iaitu memilih ciri yang paling berguna daripada semua ciri. Dalam PHP, anda boleh menggunakan algoritma pemilihan ciri berdasarkan perolehan maklumat atau ujian khi kuasa dua.

4. Pengiraan pengesyoran

Selepas penguraian matriks dan pemilihan ciri, pengiraan pengesyoran boleh dilakukan. Pengiraan pengesyoran boleh dicapai melalui langkah berikut:

(1) Kira matriks keutamaan minat pengguna dan matriks ciri atribut item berdasarkan rekod tingkah laku sejarah pengguna dan ciri atribut item tersebut.

(2) Kira penilaian pengguna bagi item berdasarkan rekod tingkah laku sejarah pengguna dan matriks ciri atribut item tersebut Anda boleh menggunakan persamaan kosinus atau kaedah berdasarkan model kebarangkalian.

(3) Pilih item dengan rating pengguna tertinggi sebagai hasil pengesyoran.

3. Kelebihan dan Kelemahan Algoritma FIS

Algoritma FIS mempunyai prestasi cemerlang dalam kedua-dua kecekapan dan ketepatan pengesyoran. Disebabkan penggunaan teknologi penguraian matriks dan pemilihan ciri, item yang serupa dengan minat pengguna sasaran boleh ditemui dengan cepat dan perkhidmatan pengesyoran diperibadikan boleh disediakan. Berbanding dengan algoritma penapisan kolaboratif tradisional, algoritma FIS mempunyai kelebihan berikut:

(1) Algoritma FIS tidak mempunyai sekatan pada skala dan ketumpatan data serta boleh mengendalikan data pengguna dan item yang besar.

(2) Algoritma FIS berfungsi dengan baik dalam menangani masalah permulaan sejuk, iaitu, ia juga boleh memberikan pengesyoran yang lebih baik untuk pengguna baharu atau item baharu.

(3) Algoritma FIS tidak memerlukan data penilaian sejarah pengguna, hanya ciri atribut pengguna dan item.

Walau bagaimanapun, algoritma FIS juga mempunyai beberapa kelemahan, seperti:

(1) Algoritma FIS memerlukan pemilihan ciri, yang memerlukan sumber pengkomputeran tertentu.

(2) Algoritma FIS sensitif kepada data yang bising dan memerlukan pembersihan dan prapemprosesan data.

(3) Algoritma FIS tidak berkesan seperti algoritma penapisan kolaboratif dalam mengesyorkan item ekor panjang.

4. Kesimpulan

Algoritma FIS ialah algoritma pengesyoran yang cekap dan tepat yang digunakan secara meluas dalam e-dagang, rangkaian sosial dan bidang lain. Dalam PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan matematik sumber terbuka dan perpustakaan pembelajaran mesin untuk melaksanakan algoritma FIS. Selain itu, ia juga boleh digabungkan dengan algoritma pengesyoran lain, seperti algoritma penapisan kolaboratif, algoritma pembelajaran mendalam, dsb., untuk meningkatkan kesan dan ketepatan pengesyoran.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma pengesyoran pintar berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!