So implementieren Sie die Empfehlungslistenfunktion im WeChat-Applet mit PHP

Mit der Popularität des mobilen Internets sind WeChat-Miniprogramme zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Lebens der Menschen geworden. Es bietet nicht nur eine Vielzahl umfangreicher Funktionen, sondern empfiehlt auch für Benutzer geeignete Inhalte, wodurch das Benutzererlebnis erheblich verbessert wird. Im WeChat-Applet ist die Empfehlungsliste eine der sehr wichtigen Funktionen. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie PHP die Empfehlungslistenfunktion im WeChat-Applet implementiert.

1. Empfehlungsalgorithmus

Der Empfehlungsalgorithmus ist eine wichtige Grundlage für die Realisierung der Empfehlungslistenfunktion. Er bestimmt den Inhalt und die Sortiermethode der Empfehlungsliste. Zu den derzeit häufig verwendeten Empfehlungsalgorithmen gehören inhaltsbasierte Empfehlungen, kollaborative Filterempfehlungen, Deep-Learning-Empfehlungen usw. Hier nehmen wir den kollaborativen Filteralgorithmus als Beispiel, um die Implementierungsmethode der Empfehlungsliste vorzustellen.

Empfehlungssysteme, die auf kollaborativen Filteralgorithmen basieren, werden hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt: benutzerbasierte kollaborative Filterempfehlungen und artikelbasierte kollaborative Filterempfehlungen. Ersteres gibt Empfehlungen ab, indem es die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnet, und letzteres gibt Empfehlungen ab, indem es die Ähnlichkeit zwischen Elementen berechnet. Bei der Implementierung der Empfehlungslistenfunktion im WeChat-Applet können wir zwei Methoden wählen:

1) Benutzerbasierte kollaborative Filterempfehlung

Benutzerbasierte kollaborative Filterempfehlung empfiehlt hauptsächlich Ähnlichkeiten, indem die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnet wird. Inhalte, die Benutzer lieben. Die spezifische Implementierungsmethode ist wie folgt:

1.1 Erstellen Sie eine Bewertungsmatrix für Benutzerartikel.

Zuerst müssen Sie eine Bewertungsmatrix für Benutzerartikel erstellen. Jedes Element in der Matrix stellt die Bewertung eines Benutzers für einen Artikel dar. Wenn der Benutzer den Artikel nicht bewertet hat, ist die Position 0.

1.2 Berechnen Sie die Ähnlichkeit zwischen Benutzern

Als nächstes müssen Sie die Ähnlichkeit zwischen Benutzern berechnen. Hier können wir den Pearson-Korrelationskoeffizienten oder die Kosinusähnlichkeit verwenden, um die Ähnlichkeit zwischen Benutzern zu berechnen. Je größer der berechnete Ähnlichkeitswert ist, desto ähnlicher sind sich die beiden Benutzer.

1.3 Finden Sie eine Gruppe von Benutzern, die dem Zielbenutzer ähnlich sind.

Um eine Gruppe von Benutzern zu finden, die dem Zielbenutzer ähnlich sind, können Sie die Ähnlichkeit aller Benutzer sortieren und die Benutzergruppe mit der höchsten Ähnlichkeit auswählen Empfehlung.

1.4 Finden Sie eine Gruppe von Produkten, die dem Zielbenutzer ähnlich sind.

Um eine Gruppe von Produkten zu finden, die dem Zielbenutzer ähnlich sind, können Sie das Interesse des Zielbenutzers an den Produkten berechnen, die von der Gruppe nicht bewertet wurden Benutzer und wählen Sie die Produktgruppe mit dem höchsten Empfehlungsgrad aus.

Durch die oben genannten Schritte kann der benutzerbasierte kollaborative Filterempfehlungsalgorithmus implementiert werden.

2) Artikelbasierte kollaborative Filterempfehlung

Artikelbasierte kollaborative Filterempfehlung empfiehlt hauptsächlich ähnliche Artikel, indem die Ähnlichkeit zwischen Artikeln berechnet wird. Die spezifische Implementierungsmethode ist wie folgt:

2.1 Erstellen Sie eine Artikel-Benutzer-Bewertungsmatrix.

Zuerst müssen Sie eine Artikel-Benutzer-Bewertungsmatrix erstellen. Jedes Element in der Matrix stellt die Bewertung eines von einem Benutzer bewerteten Elements dar. Wenn der Benutzer das Element nicht bewertet hat, ist die Position 0.

2.2 Berechnen Sie die Ähnlichkeit zwischen Elementen

Als nächstes müssen Sie die Ähnlichkeit zwischen Elementen berechnen. Die Ähnlichkeit zwischen Elementen kann mithilfe der Kosinusähnlichkeit oder der Jaccard-Ähnlichkeit berechnet werden. Je größer der berechnete Ähnlichkeitswert ist, desto ähnlicher sind die beiden Elemente.

2.3 Suchen Sie eine Gruppe von Elementen, die dem Zielelement ähnlich sind.

Um eine Gruppe von Elementen zu finden, die dem Zielelement ähnlich sind, können Sie die Ähnlichkeit aller Elemente sortieren und die Gruppe von Elementen mit der höchsten Ähnlichkeit auswählen Empfehlung.

2.4 Finden Sie eine Gruppe von Benutzern, die sich für den Zielartikel interessieren.

Um eine Gruppe von Benutzern zu finden, die sich für den Zielartikel interessieren, können Sie die Auswirkung des Zielartikels auf Artikel berechnen, die von dieser Gruppe nicht bewertet wurden der Benutzer und wählen Sie die Gruppe mit der größten Auswirkung aus. Benutzer geben Empfehlungen ab.

Durch die oben genannten Schritte kann der artikelbasierte Empfehlungsalgorithmus für die kollaborative Filterung implementiert werden.

2. Implementierung der Empfehlungsliste

Bei der Implementierung der Empfehlungsliste können wir das Problem durch die folgenden Schritte lösen:

2.1 Benutzerinformationen abrufen

Zunächst müssen wir die Benutzerinformationen wie Benutzer-ID und Benutzer abrufen Browserverlauf usw. .

2.2 Verwenden Sie den Empfehlungsalgorithmus, um die Empfehlungsliste zu berechnen.

Verwenden Sie gemäß den Benutzerinformationen den oben genannten Empfehlungsalgorithmus, um die Liste der Elemente zu berechnen, an denen der Benutzer interessiert sein könnte. Die berechnete Empfehlungsliste kann nach sortiert werden Grad des Interesses und die höher bewerteten Artikel sind Kann den Benutzern empfohlen werden.

2.3 Empfehlungsliste anzeigen

Zeigen Sie dem Benutzer die berechnete Empfehlungsliste an, und der Benutzer kann wählen, ob er die Produkte durchsuchen oder kaufen möchte.

3. Fazit

Durch die oben genannten Schritte können wir die Empfehlungslistenfunktion im WeChat-Miniprogramm implementieren. Die Auswahl und Implementierung des Empfehlungsalgorithmus wirkt sich direkt auf die Genauigkeit und Benutzererfahrung der Empfehlungsliste aus. Daher müssen Auswahl und Optimierung auf den tatsächlichen Geschäftsanforderungen in der tatsächlichen Entwicklung basieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie die Empfehlungslistenfunktion im WeChat-Applet mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!