Wie man mit PHP eine Analyse des Benutzer-Einkaufsverhaltens und ein Empfehlungsmodell erstellt

So erstellen Sie mit PHP ein Analyse- und Empfehlungsmodell für das Einkaufsverhalten von Benutzern

Im Internetzeitalter ist das Einkaufsverhalten von Benutzern zu einem wichtigen Forschungsobjekt für große E-Commerce-Plattformen geworden. Durch die Analyse der Kaufaufzeichnungen der Benutzer können wir die Vorlieben und Bedürfnisse der Benutzer verstehen, Produktempfehlungen auf der Grundlage des Benutzerverhaltens aussprechen und die Benutzerzufriedenheit und Kaufraten verbessern. In diesem Artikel wird anhand von Codebeispielen erläutert, wie Sie mithilfe von PHP ein einfaches Analyse- und Empfehlungsmodell für das Einkaufsverhalten von Benutzern erstellen.

1. Datenerfassung und Vorverarbeitung
   Zuerst müssen wir Benutzerkaufdatensätze aus der Datenbank der E-Commerce-Plattform sammeln. Sie können SQL-Anweisungen verwenden, um die Datenbank abzufragen und die Ergebnisse in einem Array oder Objekt zu speichern. Im Codebeispiel gehen wir davon aus, dass die Kaufdatensätze in einem Array namens „Käufe“ gespeichert sind.

$purchases = array(
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'A'),
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'B'),
    array('user_id' => 2, 'product_id' => 'C'),
    array('user_id' => 3, 'product_id' => 'A'),
    // ... 其他购买记录
);

Anschließend können wir einige Datenvorverarbeitungsvorgänge durchführen, z. B. das Herausfiltern von Benutzern und Produkten mit weniger Käufen oder das Nummerieren von Benutzern und Produkten usw. Im Codebeispiel verwenden wir ein zweidimensionales Array, um die Benutzer- bzw. Artikelnummer zu speichern.

$users = array();
$products = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($users[$user_id])) {
        $users[$user_id] = count($users) + 1;
    }

    if (!isset($products[$product_id])) {
        $products[$product_id] = count($products) + 1;
    }
}

2. Erstellen Sie ein Einkaufsverhaltensanalysemodell
   Als nächstes können wir ein Einkaufsverhaltensanalysemodell erstellen, beispielsweise ein Assoziationsregelanalysemodell. Die Analyse von Assoziationsregeln kann die Korrelation zwischen Benutzern beim Kauf von Produkten ermitteln und andere verwandte Produkte basierend auf den von Benutzern gekauften Produkten empfehlen.

Im Codebeispiel verwenden wir ein zweidimensionales Array-Transaktionen, um die Kaufdatensätze jedes Benutzers zu speichern. Anschließend werden die Unterstützung und das Vertrauen zwischen Artikeln durch Durchlaufen der Kaufdatensätze berechnet und in einer assoziativen Array-Regel gespeichert.

$transactions = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($transactions[$user_id])) {
        $transactions[$user_id] = array();
    }

    $transactions[$user_id][] = $product_id;
}

$rules = array();

foreach ($transactions as $transaction) {
    $count = count($transaction);

    for ($i = 0; $i < $count - 1; $i++) {
        $item_i = $transaction[$i];

        for ($j = $i+1; $j < $count; $j++) {
            $item_j = $transaction[$j];
            
            if (!isset($rules[$item_i][$item_j])) {
                $rules[$item_i][$item_j] = 1;
            } else {
                $rules[$item_i][$item_j]++;
            }
        }
    }
}

// 计算支持度和置信度

foreach ($rules as $item_i => $rule) {
    foreach ($rule as $item_j => $count) {
        $support = $count / $users_count;
        $confidence = $count / $products_count[$item_i];

        // 存储支持度和置信度

        $rules[$item_i][$item_j] = array(
            'support' => $support,
            'confidence' => $confidence
        );
    }
}

3. Empfehlung basierend auf dem Einkaufsverhaltensmodell
   Endlich können wir Produkte basierend auf dem Einkaufsverhaltensmodell empfehlen. Beispielsweise können für ein Produkt, das ein Benutzer gekauft hat, basierend auf dem Assoziationsregelmodell andere verwandte Produkte empfohlen werden.

Im Codebeispiel geben wir eine Funktion „recommendProducts“ an, die das Assoziationsregelmodell abfragt und empfohlene Ergebnisse basierend auf den Produkten zurückgibt, die der Benutzer gekauft hat.

function recommendProducts($user_id) {
    global $rules;
    global $transactions;
    global $products;

    $transaction = $transactions[$user_id];
    $recommendations = array();

    foreach ($transaction as $item_i) {
        if (isset($rules[$item_i])) {
            foreach ($rules[$item_i] as $item_j => $rule) {
                if (!in_array($item_j, $transaction)) {
                    $recommendations[$item_j] = $rule['confidence'];
                }
            }
        }
    }

    // 按推荐度排序

    arsort($recommendations);

    // 返回推荐结果

    return array_keys($recommendations);
}

// 示例使用

$user_id = 1;
$recommendations = recommendProducts($user_id);

echo "为用户 $user_id 推荐的商品：";
foreach ($recommendations as $product_id) {
    echo $products[$product_id] . " ";
}

Durch die oben genannten Schritte haben wir die Erstellung eines einfachen Analyse- und Empfehlungsmodells für das Einkaufsverhalten von Benutzern abgeschlossen. Dies ist natürlich nur ein einfaches Beispiel, und die tatsächlichen Kaufverhaltensanalyse- und Empfehlungsmodelle können komplexer und umfangreicher sein. Dieses Beispiel kann jedoch als Einführung dienen und Ihnen Anregungen für die Erstellung komplexerer Modelle geben.

Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt die Methode zur Verwendung von PHP zum Erstellen eines Analyse- und Empfehlungsmodells für das Einkaufsverhalten von Benutzern vor und enthält relevante Codebeispiele. Dieses Modell kann die Präferenzen und Bedürfnisse des Benutzers basierend auf den Kaufdaten des Benutzers analysieren und dann Produkte basierend auf Zuordnungsregeln empfehlen. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen Hinweise zur Analyse des Einkaufsverhaltens und zum Aufbau von Empfehlungsmodellen geben und Ihnen dabei helfen, das Wissen in diesem Bereich besser zu verstehen und anzuwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man mit PHP eine Analyse des Benutzer-Einkaufsverhaltens und ein Empfehlungsmodell erstellt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!