Um Benutzerverhaltensdaten zu erfassen, müssen Sie das Browsen, die Suche, den Kauf und andere Informationen über PHP in die Datenbank aufzeichnen und sie reinigen und analysieren, um die Interessenpr?ferenzen zu untersuchen. 2. Die Auswahl der Empfehlungsalgorithmen sollte auf der Grundlage von Datenmerkmalen ermittelt werden: basierend auf Inhalten, kollaborativen Filterung, Regeln oder gemischten Empfehlungen; 3. Die kollaborative Filterung kann in PHP implementiert werden, um die ?hnlichkeit der Benutzer Cosinus Cosinus zu berechnen, K n?chste Nachbarn auszuw?hlen, gewichtete Vorhersagewerte zu erzielen und Produkte mit hoher Punktzahl zu empfehlen. 4. Die Leistungsbewertung verwendet Genauigkeit, Rückruf, F1 -Wert und CTR, Conversion -Rate und überprüfen den Effekt durch A/B -Tests. 5. Kaltstartprobleme k?nnen durch Produktattribute, Benutzerregistrierungsinformationen, Volksempfehlungen und Expertenbewertungen gelindert werden. 6. Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen zwischengespeicherte Empfehlungsergebnisse, asynchrone Verarbeitung, verteiltes Computing und SQL -Abfrageoptimierung, wodurch die Empfehlungseffizienz und die Benutzererfahrung verbessert werden.

Der Kern des Produktempfehlungsmoduls von PHP besteht darin, Datenverhaltensdaten- und Empfehlungsalgorithmen zu kombinieren, um den Benutzern personalisierte Produktempfehlungen zu geben und so die Einkaufserfahrung und die Umsatzkonvertierungsrate der Benutzer zu verbessern.

Um Produktempfehlungsmodule mithilfe von PHP zu entwickeln, müssen Sie ein detailliertes Verst?ndnis für die Benutzerverhaltensanalyse haben und geeignete Empfehlungsalgorithmen ausw?hlen. Hier finden Sie einige Details, wie Sie dieses Ziel erreichen k?nnen.

Wie sammle und analysiere ich Benutzerverhaltensdaten?

Benutzerverhaltensdaten sind die Grundlage für Empfehlungsalgorithmen. Wir müssen verschiedene Verhaltensweisen von Benutzern auf der Website sammeln, z. B. durch das Durchsuchen von Historien, die Suche nach Schlüsselw?rtern, Kaufhistorien, Einkaufswagen, Bewertungen usw. Diese Daten k?nnen über PHP -Code in der Datenbank aufgezeichnet werden.

Nachdem die Daten gesammelt wurden, sind Reinigung und Analyse erforderlich. Das Reinigen umfasst das Entfernen von doppelten Daten, die Verarbeitung fehlender Werte, Konvertierungsdatenformate usw. Die Analyse kann SQL -Abfragen, PHP -Skripte oder erweiterte Datenanalyse -Tools verwenden (wie die Python -PANDAS -Bibliothek, mit denen Python -Skripte über PHP exec() -Funktion) aufgerufen werden k?nnen).

Der Zweck der Analyse ist es, die Interessenpr?ferenzen des Benutzers zu verstehen. Zum Beispiel k?nnen Sie die Produktkategorien z?hlen, die Benutzer am meisten durchsuchen, am meisten kaufen, am meisten suchen und so weiter. Sie k?nnen auch Assoziationsregel -Mining -Algorithmen (wie den Apriori -Algorithmus) verwenden, um die Korrelation zwischen Produkten zu ermitteln. Zum Beispiel Benutzer, die Produkte kaufen, kaufen h?ufig Produkt B.

Hier ist ein einfaches Beispiel für PHP -Code, das das Verhalten von Benutzern aufzeichnet, die Produkte durchsuchen:

 <? Php
// Angenommen, die Benutzer -ID und die Produkt -ID haben bereits $ user_id = $ _Session [&#39;user_id&#39;] erhalten;
$ product_id = $ _get [&#39;product_id&#39;];

// eine Verbindung zur Datenbank herstellen $ conn = new MySQLI ("Localhost", "Benutzername", "Passwort", "Datenbank");

// überprüfen Sie, ob die Verbindung erfolgreich ist, wenn ($ conn-> connect_error) {
  Die ("Verbindung fehlgeschlagen:". $ conn-> connect_error);
}

// Browserverlauf einfügen $ sql = "In user_browsing_history (user_id, product_id, timestamp) Werte ($ user_id, $ product_id, now ()) einfügen.

if ($ conn-> query ($ sql) === true) {
  Echo "Durchsuchen der Geschichte gerettet";
} anders {
  Echo "Fehler:". $ sql. "<br>". $ conn-> fehler;
}

$ conn-> close ();
?>

Wie w?hle ich den richtigen Empfehlungsalgorithmus aus?

Zu den gebr?uchlichen empfohlenen Algorithmen geh?ren:

• Inhaltsbasierte Empfehlung: Empfehlen Sie Produkte ?hnlich wie in der Vergangenheit, die in der Vergangenheit auf den Produktattributen (wie Kategorien, Marken, Beschreibungen usw.) und dem historischen Verhalten des Benutzers basieren.
• Kollaborative Filterempfehlung: Empfehlen Sie Produkte, die Benutzer m?glicherweise basierend auf der ?hnlichkeit zwischen Benutzern oder der ?hnlichkeit zwischen Produkten m?gen. Die kollaborative Filterung ist in benutzerbasierte kollaborative Filterung und produktbasierte kollaborative Filterung unterteilt.
• Regelbasierte Empfehlung: Empfehlen Sie Produkte, die bestimmte Bedingungen erfüllen, die auf vordefinierten Regeln basieren. Wenn der Benutzer beispielsweise das Produkt A kauft, wird Produkt B empfohlen.
• Gemischte Empfehlung: Kombinieren Sie die Vorteile mehrerer Empfehlungsalgorithmen, verbessern Sie die Genauigkeit und Vielfalt der Empfehlungen.

Welcher Empfehlungsalgorithmus zu w?hlen ist, h?ngt von den Merkmalen der Daten und der Gesch?ftsanforderungen ab. Wenn die Produktattributinformationen relativ vollst?ndig sind, k?nnen Sie inhaltsbasierte Empfehlungen berücksichtigen. Wenn die Anzahl der Benutzer und Produkte relativ gro? ist, k?nnen Sie die kollaborative Filterung von Empfehlungen in Betracht ziehen. Wenn es einige klare Gesch?ftsregeln gibt, k?nnen regelbasierte Empfehlungen berücksichtigt werden.

Wenn Sie diese Algorithmen in PHP implementieren, k?nnen Sie Ihren eigenen Code schreiben oder die vorgefertigte empfohlene Algorithmusbibliothek verwenden. Beispielsweise k?nnen ?hnlichkeitsberechnungen mithilfe der mathematischen Funktionsbibliothek von PHP oder einer von Open Source empfohlenen Algorithmusbibliothek (falls vorhanden) implementiert werden.

Wie kann man kollaborative Filterempfehlungen in PHP implementieren?

Wenn wir als Beispiel benutzerbasierte kollaborative Filterung nehmen, stellen wir vor, wie Empfehlungen in PHP implementiert werden:

1. Berechnen Sie die ?hnlichkeit zwischen Benutzern: Methoden wie Cosinus -?hnlichkeit, Pearson -Korrelationskoeffizient usw. k?nnen verwendet werden. Beispielsweise kann die Kosinus?hnlichkeit durch die folgende Formel berechnet werden:

    ?hnlichkeit (Usera, Benutzerb) = cos (θ) = (Usera · userb) / (|| usera || * || userB ||)

   Unter ihnen sind userA und userB die Bewertungsvektoren von Benutzer A und Benutzer B, die das Punktprodukt des Vektors und || · , und || || repr?sentiert den Modul des Vektors.

2. Suchen Sie Benutzer, die dem Zielbenutzer ?hnlich sind: W?hlen Sie die K -Benutzer mit der h?chsten ?hnlichkeit als Nachbarnutzer aus.

3. Basierend auf den Bewertungen von Nachbarnutzern prognostizieren die Bewertungen des Zielbenutzers für nicht bewertete Elemente: Eine gewichtete durchschnittliche Methode kann verwendet werden. Beispielsweise kann die vorhergesagte Punktzahl von Produkt I durch den Benutzer A durch die folgende Formel berechnet werden:

    Predicted_rating (Usera, itemi) = ∑ (?hnlichkeit (Usera, Benutzern) * Bewertung (Benutzern, Itemi)) / ∑SIMilarity (Usera, Benutzern)

   Unter ihnen ist userN der Nachbarnutzer von Benutzer A, rating(userN, itemI) ist die Bewertung von Benutzer N für Produkt i.

4. Empfohlene Produkte mit dem h?chsten Vorhersagewert: W?hlen Sie N -Produkte mit der h?chsten Vorhersagebewertung als Empfehlungsergebnis.

Hier ist ein vereinfachtes PHP -Code -Beispiel zur Berechnung der Kosinus -?hnlichkeit zwischen Benutzern:

 <? Php
// Assume that the user rating data has been read from the database into the array $ratings// $ratings is a two-dimensional array, where $ratings[$user_id][$product_id] represents the user $user_id&#39;s rating function cosine_similarity($user1, $user2, $ratings) {
  $ dot_product = 0;
  $ norm1 = 0;
  $ norm2 = 0;

  foreach ($ Ratings [$ user1] as $ product => $ Rating1) {
    if (isset ($ Ratings [$ user2] [$ product])) {
      $ bewertet2 = $ Ratings [$ user2] [$ product];
      $ dot_product = $ Rating1 * $ Rating2;
    }
    $ norm1 = pow ($ Rating1, 2);
  }

  foreach ($ Ratings [$ user2] als $ product => $ Rating2) {
    $ norm2 = pow ($ Rating2, 2);
  }

  if ($ norm1 == 0 || $ norm2 == 0) {
    Rückkehr 0;
  }

  return $ dot_product / (sqrt ($ norm1) * sqrt ($ norm2));
}

// Beispiel: Berechnen Sie die ?hnlichkeit zwischen Benutzer 1 und Benutzer 2 $ ?hnlichkeit = coine_similarity (1, 2, $ Ratings);
Echo "?hnlichkeit zwischen Benutzer 1 und Benutzer 2:". $ ?hnlichkeit;
?>

Wie bewerten Sie die Leistung empfohlener Module?

Die Bewertung der Leistung des Empfehlungsmoduls ist sehr wichtig, was uns helfen kann, die Wirksamkeit des Empfehlungsalgorithmus zu verstehen und zu optimieren. Gemeinsame Bewertungsmetriken umfassen:

• Genauigkeit: das Verh?ltnis der empfohlenen Produkte, die Benutzer wirklich m?gen.
• Rückruf: Das Verh?ltnis der empfohlenen Produkte, die Benutzer wirklich m?gen.
• F1 -Wert: Der harmonische Durchschnitt der Genauigkeit und des Rückrufs.
• Klickrate (CTR): Das Verh?ltnis der empfohlenen Produkte, die von Benutzern geklickt wurden.
• Conversion -Rate: Das Verh?ltnis der empfohlenen Produkte, die von Benutzern gekauft wurden.

Sie k?nnen die A/B -Testmethode verwenden, um die Auswirkungen verschiedener empfohlener Algorithmen zu vergleichen. Teilen Sie den Benutzer in zwei Gruppen ein, einer verwendet den alten Empfehlungsalgorithmus und der andere verwendet den neuen Empfehlungsalgorithmus und vergleichen Sie dann die Klickrate, die Conversion-Rate und andere Indikatoren der beiden Benutzergruppen, um festzustellen, ob der neue Empfehlungsalgorithmus effektiver ist.

Wie l?ste ich das kalten Startproblem?

Das Problem mit dem Kaltstart bezieht sich auf die Schwierigkeit, neue Benutzer oder neue Produkte aufgrund mangelnder historischer Daten zu empfehlen. Gemeinsame L?sungen umfassen:

• Verwenden Sie Produktattribute: Für neue Produkte k?nnen sie Benutzern empfohlen werden, die ?hnliche Produkte basierend auf ihren Attributen m?gen (wie Kategorie, Marke, Beschreibung usw.).
• Verwenden von Benutzerregistrierungsinformationen: Für neue Benutzer k?nnen Produkte im Zusammenhang mit ihren Interessen auf der Grundlage ihrer Registrierungsinformationen (wie Alter, Geschlecht, Interessen usw.) empfohlen werden.
• Beliebte Empfehlungen: Empfehlen Sie die beliebtesten Produkte, die neue Benutzer anziehen und ihre Verhaltensdaten sammeln k?nnen.
• Expertenempfehlung: Laden Sie Experten oder Benutzer ein, neue Produkte zu bewerten und die Bewertungsergebnisse als Grundlage für die Empfehlung zu verwenden.

Wie optimieren Sie die Leistung empfohlener Module?

Die Leistung des empfohlenen Moduls wirkt sich direkt auf die Benutzererfahrung aus. Die Leistung des empfohlenen Moduls kann mit den folgenden Methoden optimiert werden:

• Verwenden Sie Cache: Cache h?ufig verwendete empfohlene Ergebnisse, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden.
• Verwenden Sie asynchrone Verarbeitung: Stellen Sie zeitaufw?ndige empfohlene Berechnungen in den Hintergrund ein, um die Blockierung von Benutzeranforderungen zu vermeiden.
• Verwenden eines verteilten Systems: Empfohlenes Computer auf mehrere Server verteilen, um die Rechenleistung zu verbessern.
• Datenbankabfrage Optimieren: Optimieren Sie die SQL -Abfrageanweisungen, um die Geschwindigkeit des Datenlesung zu verbessern.

Kurz gesagt, die Entwicklung von Produktempfehlungsmodulen für PHP ist ein komplexer Prozess, der ein detailliertes Verst?ndnis der Algorithmen für Benutzerverhaltensanalysen und -empfehlungen sowie kontinuierliche Optimierung und Verbesserung erfordert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von PHP zur Entwicklung des Produktempfehlungsmoduls PHP -Empfehlungsalgorithmus und Benutzerverhaltensanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!