PHP dan pembelajaran mesin: cara menjalankan analisis tingkah laku pengguna dan pengesyoran diperibadikan

PHP dan pembelajaran mesin: Cara menjalankan analisis tingkah laku pengguna dan cadangan yang diperibadikan

Abstrak:
Dengan perkembangan pesat Internet, pengguna melakukan lebih banyak aktiviti di Internet. Bagi perusahaan, memahami gelagat dan pilihan pengguna serta memberikan mereka cadangan yang diperibadikan telah menjadi kunci untuk memperoleh pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan pembelajaran mesin untuk analisis tingkah laku pengguna dan pengesyoran diperibadikan, serta menunjukkannya melalui contoh kod.

1. Latar Belakang
Dalam beberapa tahun yang lalu, pengesyoran diperibadikan telah menjadi strategi penting untuk syarikat Internet. Pengesyoran yang diperibadikan boleh menyediakan produk atau perkhidmatan yang sepadan dengan pilihan pengguna berdasarkan data sejarah tingkah laku dan minat pengguna, dengan itu meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna. Sebagai teknologi algoritma yang berkuasa, pembelajaran mesin boleh mempelajari dan menemui corak daripada data besar-besaran, dan telah digunakan secara meluas dalam bidang pengesyoran diperibadikan.

2. Analisis Gelagat Pengguna

1. Pengumpulan Data
   Sebelum menjalankan analisis tingkah laku pengguna, kami perlu mengumpul dan menyimpan data tingkah laku pengguna. Data tingkah laku pengguna boleh diperoleh dengan memantau rekod penyemakan imbas pengguna, rekod pembelian, ulasan dan maklumat lain. Dalam PHP, anda boleh menggunakan MySQL atau pangkalan data lain untuk menyimpan data ini.
2. Prapemprosesan Data
   Sebelum melakukan pembelajaran mesin, kita perlu pramemproses data untuk analisis dan pemodelan. Langkah prapemprosesan termasuk pembersihan data, transformasi data dan pemilihan ciri. PHP menyediakan pemprosesan rentetan yang berkuasa dan fungsi pemprosesan data, yang boleh memudahkan prapemprosesan data.
3. Pengeluaran Ciri
   Dalam analisis gelagat pengguna, kami perlu mengekstrak ciri berguna daripada data gelagat pengguna untuk menerangkan gelagat dan minat pengguna. Seperti masa menyemak imbas, kekerapan pembelian, klik, dsb. Dalam PHP, ciri ini boleh diekstrak melalui pemprosesan rentetan dan fungsi analisis.

3. Pengesyoran diperibadikan

1. Pengesyoran berasaskan kandungan
   Pengesyoran berasaskan kandungan mengesyorkan kandungan yang serupa kepada pengguna berdasarkan tingkah laku dan minat sejarah mereka. Ini boleh dicapai melalui analisis teks dan pengiraan persamaan. Berikut ialah kod sampel:

<?php
  
// 输入用户喜欢的物品列表
$user_items = array("电影1", "电影2", "音乐1", "音乐2");
  
// 所有物品的特征
$all_items = array(
    "电影1" => "喜剧",
    "电影2" => "动作",
    "电影3" => "剧情",
    "音乐1" => "流行",
    "音乐2" => "摇滚",
    "音乐3" => "古典"
);
  
// 计算相似度
$similar_items = array();
foreach ($all_items as $item => $feature) {
    $similarity = similarity($user_items, $feature);
    $similar_items[$item] = $similarity;
}
  
// 按相似度降序排序
arsort($similar_items);
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array_slice($similar_items, 0, 3);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $similarity) {
    echo $item . " (相似度：" . $similarity . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($user_items, $feature) {
    $similarity = 0;
    foreach ($user_items as $user_item) {
        if ($feature == $all_items[$user_item]) {
            $similarity++;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

2. Pengesyoran penapisan kolaboratif
   Pengesyoran penapisan kolaboratif adalah untuk mengesyorkan item yang pengguna lain suka kepada pengguna semasa berdasarkan persamaan antara pengguna dan item tersebut. Ini boleh dicapai dengan mengira persamaan minat antara pengguna. Berikut ialah contoh kod:

<?php
  
// 用户对物品的评分矩阵
$ratings = array(
    "用户1" => array("电影1" => 5, "电影2" => 4, "音乐1" => 3),
    "用户2" => array("电影1" => 2, "电影3" => 4, "音乐2" => 5),
    "用户3" => array("音乐1" => 4, "音乐2" => 3, "音乐3" => 2)
);
  
// 计算用户之间的相似度
$user_similarity = array();
foreach ($ratings as $user1 => $items1) {
    foreach ($ratings as $user2 => $items2) {
        if ($user1 != $user2) {
            $similarity = similarity($items1, $items2);
            $user_similarity[$user1][$user2] = $similarity;
        }
    }
}
  
// 按相似度降序排序
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    arsort($similarity);
    $user_similarity[$user] = $similarity;
}
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array();
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    foreach ($similarity as $similarity_user => $similarity_value) {
        foreach ($ratings[$similarity_user] as $item => $rating) {
            if (!isset($ratings[$user][$item])) {
                $recommend_items[$item] += $rating * $similarity_value;
            }
        }
    }
}
  
// 按推荐值降序排序
arsort($recommend_items);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $recommend_value) {
    echo $item . " (推荐值：" . $recommend_value . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($items1, $items2) {
    $similarity = 0;
    foreach ($items1 as $item => $score1) {
        if (isset($items2[$item])) {
            $score2 = $items2[$item];
            $similarity += $score1 * $score2;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP dan pembelajaran mesin untuk analisis tingkah laku pengguna dan pengesyoran diperibadikan. Dengan mengumpul data tingkah laku pengguna, pramemproses data, mengekstrak ciri berguna dan menggunakan algoritma pengesyoran berdasarkan kandungan dan penapisan kolaboratif, pengesyoran diperibadikan boleh diberikan kepada pengguna. Kami berharap artikel ini akan membantu dalam menjalankan penyelidikan dan pembangunan tentang analisis tingkah laku pengguna dan pengesyoran yang diperibadikan.

Rujukan:

1. Zhang Moumou PHP dan pembelajaran mesin [M]. .

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: cara menjalankan analisis tingkah laku pengguna dan pengesyoran diperibadikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!