Wie man mit PHP ein personalisiertes Empfehlungssystem und ein Benutzerporträt erstellt

So erstellen Sie mit PHP ein personalisiertes Empfehlungssystem und Benutzerporträts

Einführung:
Im Internetzeitalter sind personalisierte Empfehlungssysteme und Benutzerporträts für große Unternehmen zu wichtigen Mitteln zur Verbesserung der Benutzererfahrung und des präzisen Marketings geworden. Beides zusammen kann Benutzern personalisierte Empfehlungsinhalte bieten und den Unternehmen bessere Geschäftsergebnisse bescheren. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP ein personalisiertes Empfehlungssystem und Benutzerporträts erstellen, um Entwicklern dabei zu helfen, diese beiden Schlüsseltechnologien besser zu verstehen und anzuwenden.

1. Personalisiertes Empfehlungssystem
Die Kernidee des personalisierten Empfehlungssystems besteht darin, empfohlene Inhalte bereitzustellen, die sich auf die persönlichen Vorlieben des Benutzers auf der Grundlage seines historischen Verhaltens und seiner Interessen beziehen. Im Folgenden wird als Beispiel ein personalisiertes Empfehlungssystem basierend auf einem kollaborativen Filteralgorithmus verwendet, um vorzustellen, wie es mit PHP erstellt wird.

1. Datenerfassung und Vorverarbeitung
   Zunächst müssen die historischen Verhaltensdaten des Benutzers erfasst werden, z. B. Benutzerklicks, Einkäufe, Sammlungen usw. Diese Daten können über Websites oder APPs im Internet gesammelt werden. Die gesammelten Daten können zur späteren Verwendung in einer Datenbank oder Datei gespeichert werden.

Codebeispiel 1:

// 假设收集到的数据存储在数据库中，可以使用PDO进行操作
$db = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=test', 'username', 'password');
$stmt = $db->prepare("INSERT INTO user_behavior (user_id, item_id, action) VALUES (:user_id, :item_id, :action)");
$stmt->bindParam(':user_id', $user_id);
$stmt->bindParam(':item_id', $item_id);
$stmt->bindParam(':action', $action);

// 获取用户行为数据
$user_id = 1;
$item_id = 1001;
$action = 'click';
$stmt->execute();

2. Ähnlichkeitsberechnung
   Ein personalisiertes Empfehlungssystem, das auf einem kollaborativen Filteralgorithmus basiert, muss die Ähnlichkeit zwischen Benutzern basierend auf Benutzerverhaltensdaten berechnen. Zu den häufig verwendeten Berechnungsmethoden gehören der euklidische Abstand, die Kosinusähnlichkeit usw.

Codebeispiel 2:

// 计算用户之间的相似度，可以使用余弦相似度
function cosine_similarity($vector1, $vector2) {
    $sum = 0;
    $dot_product = 0;
    $length1 = 0;
    $length2 = 0;
    
    foreach ($vector1 as $value) {
        $length1 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector2 as $value) {
        $length2 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector1 as $key => $value) {
        if (isset($vector2[$key])) {
            $dot_product += $value * $vector2[$key];
        }
    }
    
    $length1 = sqrt($length1);
    $length2 = sqrt($length2);
    
    if ($length1 * $length2 != 0) {
        return $dot_product / ($length1 * $length2);
    } else {
        return 0;
    }
}

3. Generierung empfohlener Inhalte
   Basierend auf der berechneten Ähnlichkeit können personalisierte empfohlene Inhalte für Benutzer generiert werden. Die Empfehlungsbewertung kann auf der Grundlage der Elemente im historischen Verhalten des Benutzers und des Verhaltens ähnlicher Benutzer berechnet und nach der Bewertung sortiert werden. Elemente mit hohen Empfehlungsbewertungen generieren eine Empfehlungsliste für den Benutzer.

Codebeispiel 3:

// 为用户生成推荐内容
function generate_recommendation($user_id) {
    $recommendations = array();
    
    // 获取用户的历史行为数据
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 获取与用户相似的用户
    $similar_users = get_similar_users($user_id);
    
    // 遍历与用户相似的用户的历史行为
    foreach ($similar_users as $sim_user) {
        $sim_user_behavior = get_user_behavior($sim_user);
        
        // 计算推荐得分
        foreach ($sim_user_behavior as $item_id => $action) {
            if (!isset($user_behavior[$item_id])) {
                if (!isset($recommendations[$item_id])) {
                    $recommendations[$item_id] = 0;
                }
                $recommendations[$item_id] += $action * cosine_similarity($user_behavior, $sim_user_behavior);
            }
        }
    }
    
    // 按照推荐得分进行排序
    arsort($recommendations);
    
    return $recommendations;
}

2. Benutzerporträt
Benutzerporträt dient dazu, ein Benutzercharakteristikmodell basierend auf den persönlichen Informationen und Verhaltensdaten des Benutzers zu erstellen, um die Bedürfnisse und Vorlieben des Benutzers besser zu verstehen und zu analysieren. Im Folgenden werden Benutzerporträts anhand von Benutzerverhaltensdaten als Beispiel verwendet, um vorzustellen, wie diese mit PHP erstellt werden.

1. Extraktion von Benutzermerkmalen
   Entsprechend den Verhaltensdaten des Benutzers können die Funktionen des Benutzers extrahiert werden. Zu den Benutzermerkmalen können Alter, Geschlecht, Interessen usw. gehören. Die extrahierten Features können zur späteren Verwendung in der Datenbank gespeichert werden.

Codebeispiel 4:

// 抽取用户特征
function extract_user_features($user_id) {
    $user_features = array();
    
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 根据用户行为数据抽取特征
    foreach ($user_behavior as $item_id => $action) {
        // 假设item_id对应的物品是有标签的
        $item_tags = get_item_tags($item_id);
        
        // 将标签加入用户特征中
        foreach ($item_tags as $tag) {
            if (!isset($user_features[$tag])) {
                $user_features[$tag] = 0;
            }
            $user_features[$tag] += $action;
        }
    }
    
    return $user_features;
}

2. Benutzerporträtgenerierung
   Benutzerporträts können für Benutzer basierend auf den extrahierten Benutzermerkmalen generiert werden. Benutzerporträts können Alter, Geschlecht, Interessen usw. des Benutzers enthalten.

Codebeispiel 5:

// 生成用户画像
function generate_user_profile($user_id) {
    $user_profile = array(
        'age' => get_user_age($user_id),
        'gender' => get_user_gender($user_id),
        'interests' => array(),
    );
    
    $user_features = extract_user_features($user_id);
    
    // 根据用户特征生成用户画像
    $user_profile['interests'] = array_keys($user_features, max($user_features));
    
    return $user_profile;
}

Fazit:
Durch die Einleitung dieses Artikels haben wir gelernt, wie man mit PHP ein personalisiertes Empfehlungssystem und ein Benutzerporträt erstellt. Das personalisierte Empfehlungssystem kann personalisierte Empfehlungsinhalte basierend auf dem historischen Verhalten des Benutzers bereitstellen. Das Benutzerporträt kann das charakteristische Modell des Benutzers basierend auf den persönlichen Informationen und Verhaltensdaten des Benutzers generieren. Die Kombination aus beidem kann Unternehmen dabei helfen, die Bedürfnisse der Benutzer besser zu verstehen, das Benutzererlebnis zu verbessern und Marketingeffekte präziser zu gestalten. In praktischen Anwendungen können auch maschinelles Lernen und andere Technologien kombiniert werden, um die Wirkung personalisierter Empfehlungssysteme und Benutzerporträts weiter zu optimieren und zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man mit PHP ein personalisiertes Empfehlungssystem und ein Benutzerporträt erstellt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!