PHP und maschinelles Lernen: So implementieren Sie ein intelligentes Empfehlungssystem

PHP und maschinelles Lernen: So implementieren Sie ein intelligentes Empfehlungssystem

Einleitung:
Mit der Entwicklung des Internets verlassen sich Menschen zunehmend auf Online-Plattformen, um Informationen zu erhalten und Waren zu kaufen. Um ein besseres Benutzererlebnis zu bieten, haben viele Online-Plattformen begonnen, intelligente Empfehlungssysteme einzusetzen. Intelligente Empfehlungssysteme können Benutzern automatisch personalisierte Inhalte auf der Grundlage ihres historischen Verhaltens und ihrer Vorlieben empfehlen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP und Algorithmen für maschinelles Lernen ein intelligentes Empfehlungssystem implementieren.

1. Datenerfassung und Vorverarbeitung:
Der erste Schritt bei der Implementierung eines intelligenten Empfehlungssystems besteht darin, Daten zu sammeln und vorzuverarbeiten. Auf E-Commerce-Plattformen können Daten wie der Browserverlauf der Benutzer, Kaufaufzeichnungen und Bewertungen gesammelt werden. Um die Genauigkeit zu verbessern, können Sie auch die Erfassung anderer Faktoren wie geografischer Standort, Benutzerattribute usw. in Betracht ziehen. In PHP können Sie Datenbanken wie MySQL zum Speichern dieser Daten verwenden.

Das Folgende ist ein einfaches PHP-Codebeispiel zum Speichern historischer Benutzerdaten in der Datenbank:

<?php
// 连接数据库
$servername = "localhost";
$username = "username";
$password = "password";
$dbname = "database";
$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);
if ($conn->connect_error) {
    die("连接数据库失败: " . $conn->connect_error);
}

// 用户历史数据
$user_id = 1; // 用户ID
$item_id = 1; // 商品ID

// 将用户历史数据插入数据库
$sql = "INSERT INTO user_history (user_id, item_id) VALUES ('$user_id', '$item_id')";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
    echo "用户历史数据插入成功";
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . $conn->error;
}

// 关闭数据库连接
$conn->close();
?>

2. Feature-Engineering und Algorithmusauswahl:
In intelligenten Empfehlungssystemen ist Feature-Engineering ein wichtiger Schritt. Beim Feature Engineering geht es darum, Rohdaten in Features umzuwandeln, die in Algorithmen für maschinelles Lernen eingespeist werden können. Zu den allgemeinen Merkmalen gehören Alter, Geschlecht, geografischer Standort, Browserverlauf, Kaufverlauf usw. des Benutzers. Abhängig von der Art des Features können unterschiedliche Kodierungsmethoden verwendet werden, z. B. One-Hot-Kodierung, Label-Kodierung usw.

Die Wahl eines geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen ist auch der Schlüssel zur Implementierung eines intelligenten Empfehlungssystems. Zu den häufig verwendeten Algorithmen gehören kollaborative Filterung, Inhaltsfilterung, Assoziationsregeln usw. In PHP können diese Algorithmen mithilfe von Bibliotheken für maschinelles Lernen wie PHP-ML oder PHP-ANN implementiert werden.

Das Folgende ist ein einfaches PHP-Codebeispiel zum Trainieren eines kollaborativen Filteralgorithmusmodells:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCollaborativeFilteringNeighborhood;
use PhpmlCollaborativeFilteringRatingMatrix;
use PhpmlMathMatrix;
use PhpmlMathStatisticMean;

// 用户评分矩阵
$ratings = new RatingMatrix([
    [3, 4, 0, 3, 2],
    [4, 3, 1, 5, 5],
    [1, 2, 4, 0, 3],
    [4, 4, 0, 4, 2],
]);

// 计算用户之间的相似度
$similarityMatrix = new Matrix($ratings->userSimilarities());

// 找到最相似的用户
$bestMatches = Neighborhood::findBestMatches($similarityMatrix->toArray(), 0);

// 根据最相似的用户生成推荐
$user = 0; // 用户ID
$recommendations = Neighborhood::userBased($user, $ratings->toArray(), $bestMatches, 3);

// 输出推荐结果
echo "用户 " . $user . "的推荐结果：";
foreach ($recommendations as $item => $rating) {
    echo "商品 " . $item . "，评分：" . $rating . "<br>";
}
?>

3. Optimierung und Bewertung des Empfehlungsmodells:
Um die Genauigkeit und Leistung des Empfehlungsmodells zu verbessern, können einige Optimierungen durchgeführt werden . Beispielsweise können Faktoren wie das Gewicht der Benutzerpräferenz und der Zeitabfall eingeführt werden, um die Empfehlungsergebnisse anzupassen. Darüber hinaus können Techniken wie die Kreuzvalidierung verwendet werden, um die Leistung des Modells zu bewerten.

Das Folgende ist ein einfaches PHP-Codebeispiel für die Kreuzvalidierung des Empfehlungsmodells:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCrossValidationCrossValidation;
use PhpmlDatasetDemoWineDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlClassificationSVC;

// 加载示例数据集
$dataset = new WineDataset();

// 划分数据集为训练集和测试集
$cv = new CrossValidation($dataset, $classifier = new SVC(), 5);

// 计算模型的准确性
$accuracy = Accuracy::score($cv->getTestLabels(), $cv->getPredictedLabels());

// 输出准确性结果
echo "模型的准确性：" . $accuracy;
?>

Fazit:
Durch die Kombination von PHP und maschinellen Lernalgorithmen können wir ein intelligentes Empfehlungssystem implementieren und ein personalisiertes Benutzererlebnis bieten. Während des Implementierungsprozesses müssen wir Daten sammeln und vorverarbeiten, Feature-Engineering durchführen und geeignete Algorithmen für maschinelles Lernen auswählen. Gleichzeitig können Sie auch das Empfehlungsmodell optimieren und Techniken wie Kreuzvalidierung verwenden, um die Leistung des Modells zu bewerten. Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie ein intelligentes Empfehlungssystem implementieren.

Referenzressourcen:

• PHP-ML: https://github.com/php-ai/php-ml
• PHP-ANN: https://github.com/pear/PHP_Ann

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: So implementieren Sie ein intelligentes Empfehlungssystem. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!