Pelaksanaan teknologi pengesyoran diperibadikan masa nyata menggunakan PHP-tutorial php-php.cn

Pelaksanaan teknologi pengesyoran diperibadikan masa nyata PHP

Dengan perkembangan berterusan e-dagang, semakin banyak syarikat mula menumpukan pada pengalaman pengguna, dan pengesyoran diperibadikan telah mula menjadi salah satu teknologi yang platform e-dagang utama bersaing untuk belajar. Pengesyoran yang diperibadikan boleh meningkatkan kepuasan pengguna, meningkatkan jualan produk, dan juga menjimatkan kos promosi platform Oleh itu, platform e-dagang utama secara aktif mencuba teknologi pengesyoran yang diperibadikan dan telah mencapai hasil tertentu.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan teknologi pengesyoran diperibadikan masa nyata, dengan itu meningkatkan kepuasan pengguna dan kesan pemasaran platform.

1. Konsep dan fungsi pengesyoran diperibadikan

Pengesyoran diperibadikan adalah untuk mengesyorkan kandungan yang berkaitan kepada pengguna berdasarkan tingkah laku, minat, sejarah dan maklumat peribadi mereka yang lain. Idea terasnya adalah untuk meletakkan pengguna di tengah-tengah dan menyediakan produk dan perkhidmatan yang sepadan dengan minat pengguna dengan meneroka keperluan mereka.

Dalam platform e-dagang, pengesyoran diperibadikan boleh menyediakan pengguna dengan produk dan perkhidmatan yang lebih relevan dengan minat mereka, meningkatkan pengalaman membeli-belah dan kepuasan pengguna pada masa yang sama, ia juga boleh meningkatkan volum jualan dan kadar penukaran platform, dan meningkatkan kelekatan pengguna dan daya saing platform.

2. Prinsip PHP untuk melaksanakan pengesyoran diperibadikan

Langkah utama PHP untuk melaksanakan pengesyoran diperibadikan adalah seperti berikut:

Pengumpulan dan pemprosesan data

Dalam platform e-dagang, kelakuan pengguna, minat, rekod sejarah dan data lain adalah semua Ia adalah maklumat yang sangat penting, dan data ini perlu dikumpul dan diproses. Kaedah pengumpulan yang biasa digunakan termasuk pengumpulan log, penangkapan data, dsb., dan kaedah pemprosesan termasuk pembersihan, penapisan dan pengisihan data.

Kejuruteraan Ciri dan Pemodelan

Kejuruteraan ciri terutamanya mengekstrak dan memproses ciri data yang dikumpul untuk mendapatkan vektor ciri yang boleh menggambarkan tingkah laku dan minat pengguna. Pemodelan adalah untuk mewujudkan model algoritma pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan maklumat seperti vektor ciri dan gelagat sejarah pengguna untuk mengesyorkan pengguna.

Storan dan kemas kini data yang disyorkan

Minat dan keperluan pengguna sentiasa berubah, jadi penyimpanan dan kemas kini data yang disyorkan juga merupakan langkah yang sangat kritikal. Kaedah storan yang biasa digunakan termasuk storan cache, storan pangkalan data, dsb., dan kaedah kemas kini termasuk kemas kini berjadual dan kemas kini masa nyata.

Paparan hasil yang disyorkan

Paparan hasil yang disyorkan ialah langkah terakhir pengesyoran yang diperibadikan Kualiti paparan akan menjejaskan kepuasan pengguna secara langsung. Kaedah paparan yang biasa digunakan termasuk pengesyoran halaman, pengesyoran e-mel, pengesyoran SMS, dsb. Reka bentuk dan pengoptimuman antara muka paparan merupakan salah satu faktor penting dalam meningkatkan kepuasan pengguna.

3. Algoritma pengesyoran diperibadikan yang biasa digunakan

Algoritma penapisan kolaboratif

Algoritma penapisan kolaboratif ialah algoritma yang paling biasa digunakan dalam pengesyoran diperibadikan. Idea utama ialah menggunakan persamaan tingkah laku antara pengguna untuk mengesyorkan pengguna sasaran. Algoritma penapisan kolaboratif yang biasa digunakan termasuk algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan algoritma penapisan kolaboratif berasaskan item.

Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan

Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan membuat pengesyoran diperibadikan kepada pengguna berdasarkan atribut dan ciri item. Bagi dua item, jika sifat dan cirinya adalah serupa, terdapat persamaan antaranya dan cadangan boleh dibuat berdasarkan persamaan tersebut.

Algoritma pengesyoran hibrid

Algoritma pengesyoran hibrid menggabungkan berbilang algoritma untuk mendapatkan hasil pengesyoran yang lebih tepat dan komprehensif. Contohnya, menggabungkan algoritma penapisan kolaboratif dengan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan kedua-dua algoritma dan mengelakkan kekurangannya.

4. Perkara yang perlu diambil perhatian semasa melaksanakan pengesyoran diperibadikan

Keperluan kualiti data tinggi

Kesan pengesyoran diperibadikan secara langsung dipengaruhi oleh kualiti data yang dikumpul. Oleh itu, apabila membuat cadangan yang diperibadikan, anda perlu memberi perhatian kepada kualiti data untuk mengelakkan berlakunya data bising atau data yang salah, yang akan menjejaskan kesan pengesyoran.

Pemilihan dan Pengoptimuman Algoritma

Menurut kumpulan pengguna dan senario perniagaan yang berbeza, adalah perlu untuk memilih algoritma pengesyoran diperibadikan yang sesuai dan mengoptimumkan serta melaraskan algoritma untuk meningkatkan ketepatan dan kesan pengesyoran.

Pengalaman pengguna paparan pengesyoran

Matlamat utama pengesyoran diperibadikan adalah untuk meningkatkan pengalaman dan kepuasan pengguna, oleh itu, apabila mengesyorkan paparan, anda perlu memberi perhatian kepada pengalaman dan tabiat pengguna, memberikan hasil pengesyoran yang ringkas dan jelas. dan elakkan mengganggu pengalaman pengguna menyemak imbas dan membeli-belah.

5. Ringkasan

Teknologi pengesyoran diperibadikan ialah teknologi yang sangat penting dalam platform e-dagang, yang boleh meningkatkan kepuasan pengguna dan kesan pemasaran platform dengan berkesan. Menggunakan PHP untuk melaksanakan teknologi pengesyoran diperibadikan boleh meningkatkan kesan pengesyoran dan pengalaman pengguna, serta meningkatkan daya saing dan bahagian pasaran platform melalui pengumpulan data, pemodelan algoritma dan paparan hasil pengesyoran yang baik.

Atas ialah kandungan terperinci Pelaksanaan teknologi pengesyoran diperibadikan masa nyata menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!