Intelligenter Hochgeschwindigkeits-Empfehlungsalgorithmus und seine Implementierungsmethode in PHP

Mit der Popularität des Internets und des E-Commerce haben Empfehlungssysteme immer mehr Aufmerksamkeit und Aufmerksamkeit erhalten. Der Kern des Empfehlungssystems besteht darin, die Verhaltensdaten der Benutzer zu analysieren und zu analysieren, um personalisierte Empfehlungsdienste bereitzustellen und das Benutzererlebnis und die Kaufrate zu verbessern. In Empfehlungssystemen sind Algorithmen einer der Schlüsselfaktoren. In diesem Artikel werden der intelligente Hochgeschwindigkeitsempfehlungsalgorithmus und seine Implementierungsmethode in PHP vorgestellt.

1. Was ist ein intelligenter Hochgeschwindigkeits-Empfehlungsalgorithmus?

Fast Intelligent Recommender System (FIRS) ist eine neue Art von Empfehlungsalgorithmus. Im Vergleich zu herkömmlichen kollaborativen Filteralgorithmen weist der FIRS-Algorithmus eine höhere Empfehlungseffizienz und eine bessere Empfehlungsgenauigkeit auf. Der FIRS-Algorithmus verwendet Matrixzerlegungstechnologie und Merkmalsauswahltechnologie, um in umfangreichen Daten schnell Elemente zu finden, die den Interessen des Zielbenutzers ähneln, und personalisierte Empfehlungsdienste bereitzustellen.

2. Implementierungsmethode des FISR-Algorithmus

1. Datenverarbeitung

Bevor Sie den FIS-Algorithmus für Empfehlungen verwenden, müssen Sie relevante Daten vorbereiten. Die Daten können aus den historischen Verhaltensaufzeichnungen des Benutzers, den Attributmerkmalen des Elements und den Basisinformationen des Benutzers usw. stammen. Die Daten müssen in einer spärlichen Matrix verarbeitet werden, das Verhalten der Benutzer wird als Elemente aufgelistet und die Elemente sind die Bewertungen oder Verhaltensweisen des Benutzers in Bezug auf die Elemente.

2. Matrixzerlegung

Der Kern des FIS-Algorithmus ist die Matrixzerlegung. Bei der Matrixzerlegung wird die spärliche Matrix in zwei dichte Matrizen zerlegt, eine Matrix repräsentiert die Interessenpräferenzen des Benutzers und die andere Matrix repräsentiert die Attributeigenschaften des Artikels. Anschließend wird die Bewertung des Artikels durch den Benutzer auf der Grundlage der Attributmerkmale des Artikels berechnet, um Empfehlungen abzugeben. Die Matrixzerlegung erfordert den Einsatz von Techniken wie numerischer Optimierung und Matrixoperationen. Einige Open-Source-Mathematikbibliotheken können in PHP verwendet werden, um die Matrixzerlegung zu implementieren.

3. Funktionsauswahl

Während des Matrixzerlegungsprozesses wird eine große Anzahl von Benutzer- und Artikelfunktionen generiert. Um die Empfehlungseffizienz und -genauigkeit zu verbessern, ist eine Funktionsauswahl erforderlich, dh die Auswahl der nützlichsten Funktionen aus allen Funktionen. In PHP können Sie Algorithmen zur Funktionsauswahl verwenden, die auf Informationsgewinn oder Chi-Quadrat-Test basieren.

4. Empfehlungsberechnung

Nach der Matrixzerlegung und Merkmalsauswahl kann die Empfehlungsberechnung durchgeführt werden. Die Empfehlungsberechnung kann durch die folgenden Schritte erreicht werden:

(1) Berechnen Sie die Interessenpräferenzmatrix des Benutzers und die Attributmerkmalsmatrix des Artikels basierend auf den historischen Verhaltensaufzeichnungen des Benutzers und den Attributmerkmalen des Artikels.

(2) Berechnen Sie die Bewertung des Artikels durch den Benutzer basierend auf dem historischen Verhaltensdatensatz des Benutzers und der Attributmerkmalsmatrix des Artikels. Sie können die Kosinusähnlichkeit oder eine Methode verwenden, die auf einem Wahrscheinlichkeitsmodell basiert.

(3) Wählen Sie die Elemente mit den höchsten Benutzerbewertungen als empfohlene Ergebnisse aus.

3. Vor- und Nachteile des FIS-Algorithmus

Der FIS-Algorithmus bietet eine hervorragende Leistung sowohl hinsichtlich der Empfehlungseffizienz als auch der Genauigkeit. Durch den Einsatz von Matrixzerlegungs- und Merkmalsauswahltechnologie können Elemente, die den Interessen des Zielbenutzers ähneln, schnell gefunden und personalisierte Empfehlungsdienste bereitgestellt werden. Im Vergleich zum herkömmlichen kollaborativen Filteralgorithmus bietet der FIS-Algorithmus die folgenden Vorteile:

(1) Der FIS-Algorithmus unterliegt keinen Einschränkungen hinsichtlich des Umfangs und der Datendichte und kann umfangreiche Benutzer- und Artikeldaten verarbeiten.

(2) Der FIS-Algorithmus eignet sich gut für die Bewältigung des Kaltstartproblems, das heißt, er kann auch bessere Empfehlungen für neue Benutzer oder neue Artikel liefern.

(3) Der FIS-Algorithmus benötigt keine historischen Bewertungsdaten der Benutzer, sondern nur die Attributmerkmale von Benutzern und Artikeln.

Der FIS-Algorithmus weist jedoch auch einige Mängel auf, wie zum Beispiel:

(1) Der FIS-Algorithmus erfordert eine Funktionsauswahl, die bestimmte Rechenressourcen erfordert.

(2) Der FIS-Algorithmus reagiert empfindlich auf verrauschte Daten und erfordert eine Datenbereinigung und Vorverarbeitung.

(3) Der FIS-Algorithmus ist bei der Empfehlung von Long-Tail-Artikeln nicht so effektiv wie der kollaborative Filteralgorithmus.

4. Fazit

Der FIS-Algorithmus ist ein effizienter und genauer Empfehlungsalgorithmus, der im E-Commerce, in sozialen Netzwerken und in anderen Bereichen weit verbreitet ist. In PHP können Sie Open-Source-Mathematikbibliotheken und Bibliotheken für maschinelles Lernen verwenden, um den FIS-Algorithmus zu implementieren. Darüber hinaus kann es auch mit anderen Empfehlungsalgorithmen wie kollaborativen Filteralgorithmen, Deep-Learning-Algorithmen usw. kombiniert werden, um die Wirkung und Genauigkeit von Empfehlungen zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntelligenter Hochgeschwindigkeits-Empfehlungsalgorithmus und seine Implementierungsmethode in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!