Wie implementiert man ein Empfehlungssystem in PHP?

Da die Zahl der Internetnutzer weiter steigt, sind Empfehlungssysteme zu einer der Kerntechnologien geworden, die für viele Internetunternehmen notwendig sind. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens und der Interessen kann das Empfehlungssystem den Nutzern relevante Produkte, Inhalte usw. empfehlen, die Nutzerzufriedenheit und -loyalität verbessern und den Umsatz des Unternehmens steigern. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Implementierung eines Empfehlungssystems in PHP.

1. Das Grundprinzip des Empfehlungssystems

Das Grundprinzip des Empfehlungssystems besteht darin, das historische Verhalten und die persönlichen Informationen des Benutzers zu verwenden, um durch Algorithmusanalyse und Mining Ressourcen zu empfehlen, an denen der Benutzer möglicherweise interessiert ist. Zu den am häufigsten verwendeten Algorithmen in Empfehlungssystemen gehören kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Empfehlungen und hybride Empfehlungen. Im Folgenden stellen wir kurz die Prinzipien dieser Algorithmen vor.

1.1 Kollaborative Filterung

Kollaborative Filterung ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen in Empfehlungssystemen. Die Grundidee basiert auf der Benutzerähnlichkeit. Das heißt, wenn zwei Benutzern in ihren früheren Verhaltensmustern ähnliche Elemente gefallen haben, mögen sie möglicherweise auch in ihren zukünftigen Verhaltensmustern ähnliche Elemente. Daher wird die kollaborative Filterung die Bewertung oder Präferenz des Benutzers für einen Artikel vorhersagen, indem die Ähnlichkeiten zwischen Benutzern analysiert werden, wodurch Empfehlungen erzielt werden.

1.2 Inhaltsbasierte Empfehlung

Bei der inhaltsbasierten Empfehlung handelt es sich um die Empfehlung von Elementen, die denen ähneln, die durch die Analyse des historischen Verhaltens und der persönlichen Informationen der Benutzer durchsucht wurden. Dieser Algorithmus basiert auf der Ähnlichkeit zwischen Elementen und nicht auf der Ähnlichkeit zwischen Benutzern. Die Grundidee besteht darin, eine Ähnlichkeitsbeziehung zwischen Elementen basierend auf den Eigenschaften der Elemente und dem historischen Verhalten des Benutzers herzustellen und so Ressourcen zu empfehlen, die für den Benutzer von Interesse sein könnten.

1.3 Hybride Empfehlung

Hybride Empfehlung kombiniert mehrere Algorithmen und nutzt umfassend die Vorteile verschiedener Algorithmen, um die Genauigkeit und Glaubwürdigkeit von Empfehlungen zu verbessern. Hybride Empfehlungen können durch gewichteten Durchschnitt, Boosting, Stacking und andere Technologien erreicht werden.

2. So implementieren Sie ein Empfehlungssystem in PHP

2.1 Datenvorverarbeitung

Der kritischste Schritt im Empfehlungssystem ist die Datenvorverarbeitung. Unter Datenvorverarbeitung versteht man die Bereinigung, Transformation und Standardisierung von Rohdaten, um die Anwendung nachfolgender Algorithmen zu erleichtern. Die Datenvorverarbeitung umfasst hauptsächlich die folgenden Schritte:

(1) Datenbereinigung: Entfernen Sie doppelte Werte, Ausreißer, fehlende Werte und andere nutzlose Daten.

(2) Datenkonvertierung: Konvertieren Sie Rohdaten in ein Format, das der Computer verarbeiten kann, z. B. Konvertieren von Text in numerische Typen, Konvertieren diskreter Daten in kontinuierliche Daten usw.

(3) Datenstandardisierung: Standardisieren Sie die Daten, indem Sie beispielsweise alle Daten auf den Bereich von [0,1] oder [-1,1] skalieren, damit unterschiedliche Daten effektiv verglichen werden können.

2.2 Implementierung des kollaborativen Filteralgorithmus

Der kollaborative Filteralgorithmus ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen in Empfehlungssystemen. In PHP können wir einen benutzerbasierten kollaborativen Filteralgorithmus verwenden, um das Empfehlungssystem zu implementieren. Die Schritte sind wie folgt:

(1) Berechnen Sie die Ähnlichkeit zwischen Benutzern

Zuerst müssen Sie die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnen. Zur Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Benutzern können Methoden wie der Pearson-Korrelationskoeffizient und die Kosinusähnlichkeit verwendet werden. Der Pearson-Korrelationskoeffizient kann mit dem folgenden Code implementiert werden:

function sim_pearson($prefs, $p1, $p2) {
$si = array();
foreach ($prefs[$p1] as $item => $value ) {

if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $si[$item] = 1;

}
$n = count($si);
if ($n == 0) return 0;

$sum1 = $sum2 = $sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ( $si as $item => $value) {

$sum1 += $prefs[$p1][$item];
$sum2 += $prefs[$p2][$item];
$sum1Sq += pow($prefs[$p1][$item], 2);
$sum2Sq += pow($prefs[$p2][$item], 2);
$pSum += $prefs[$p1][$item] * $prefs[$p2][$item];

}

$num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n);
$den = sqrt(($sum1Sq - pow($ sum1, 2) / $n) * ($sum2Sq - pow($sum2, 2) / $n));
if ($den == 0) return 0;
return $num / $den;
}

Dabei ist $prefs ein Array, das Benutzerbewertungsdaten speichert, $p1 und $p2 sind die Benutzernummern, für die die Ähnlichkeit berechnet werden soll.

(2) Empfehlungsergebnisse berechnen

Die Berechnung der Empfehlungsergebnisse kann mithilfe der Methode des gewichteten Durchschnitts oder basierend auf dem Algorithmus für den nächsten Nachbarn erfolgen. Die gewichtete Durchschnittsmethode bezieht sich auf die Berechnung des Empfehlungsergebnisses durch Berechnen des gewichteten Durchschnitts der Bewertungen aller ähnlichen Benutzer, wobei die Ähnlichkeit als Gewichtung verwendet wird. Die Methode des nächsten Nachbarn bezieht sich auf das Finden der Benutzer mit der höchsten Ähnlichkeit zum Zielbenutzer und deren anschließende Verwendung ihr Durchschnitt als Empfehlungsergebnis.

2.3 Implementierung des inhaltsbasierten Empfehlungsalgorithmus

Der inhaltsbasierte Empfehlungsalgorithmus gibt hauptsächlich Empfehlungen basierend auf der Ähnlichkeit von Elementen ab. In PHP kann der folgende Prozess verwendet werden, um einen inhaltsbasierten Empfehlungsalgorithmus zu implementieren:

(1) Berechnen Sie die Ähnlichkeit zwischen Elementen.

Um die Ähnlichkeit zwischen Elementen zu berechnen, können Sie Kosinus-Ähnlichkeit oder Jaccard-Ähnlichkeit verwenden. Am Beispiel der Kosinusähnlichkeit kann sie durch den folgenden Code erreicht werden:

function sim_cosine($prefs, $p1, $p2) {
$sum1Sq = $sum2Sq = $pSum = 0;
foreach ($prefs[$ p1] als $item => $value) {

$sum1Sq += pow($value, 2);
if (array_key_exists($item, $prefs[$p2]))
  $pSum += $value * $prefs[$p2][$item];

}

foreach ($prefs[$p2] als $item => $value) {

$sum2Sq += pow($value, 2);

}

if ($sum1Sq * $sum2Sq = = 0) return 0;
return $pSum / sqrt($sum1Sq * $sum2Sq);
}

Unter diesen ist $prefs ein Array zum Speichern von Artikelmerkmalen, $p1 und $p2 sind die Artikelnummern zur Berechnung der Ähnlichkeit.

(2) Empfehlungsergebnisse berechnen

Bei der Berechnung der Empfehlungsergebnisse kann der Algorithmus für den nächsten Nachbarn oder die Methode des gewichteten Durchschnitts verwendet werden. Die gewichtete Durchschnittsmethode bezieht sich auf den gewichteten Durchschnitt der Bewertungen von Elementen, die dem Zielelement ähnlich sind, und die Ähnlichkeit wird als Gewicht verwendet, während sich der Algorithmus für den nächsten Nachbarn auf die Auswahl der Elemente mit der höchsten Ähnlichkeit zum Zielelement bezieht. und dann wird der Durchschnittswert als Vorhersageergebnis verwendet.

3. Zusammenfassung

Das Empfehlungssystem ist eine notwendige Kerntechnologie für Internetunternehmen, die Unternehmen dabei helfen kann, die Zufriedenheit und Loyalität der Benutzer zu verbessern und den Umsatz zu steigern. In PHP können wir Algorithmen wie kollaborative Filterung und inhaltsbasierte Empfehlungen verwenden, um Empfehlungssysteme zu implementieren. Während der Implementierung ist es notwendig, eine Datenvorverarbeitung durchzuführen, die Ähnlichkeit zwischen Elementen oder Benutzern zu berechnen und dann die Empfehlungsergebnisse durch gewichteten Durchschnitt oder basierend auf dem Algorithmus für den nächsten Nachbarn zu berechnen. Schließlich muss das Empfehlungssystem kontinuierlich optimiert werden, um seine Genauigkeit und Praktikabilität zu verbessern.

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