Comment réaliser un système de recommandation et un deep learning en PHP ?

Avec le développement rapide de la technologie Internet, de plus en plus de sites Web et d'applications commencent à se concentrer sur le développement et l'utilisation de systèmes de recommandation pour améliorer l'expérience utilisateur et répondre aux besoins personnalisés. Dans la mise en œuvre de systèmes de recommandation, l'apprentissage profond est devenu une direction technique populaire. Cet article présentera comment implémenter des systèmes de recommandation et du deep learning en PHP.

1. Introduction au système de recommandation

Le système de recommandation fait référence à une technologie qui peut prédire l'intérêt de l'utilisateur pour les produits, les actualités, la musique et d'autres articles. Les systèmes de recommandation sont généralement divisés en trois types : les recommandations basées sur le contenu, les recommandations de filtrage collaboratif et les recommandations basées sur l'apprentissage profond. Parmi eux, le filtrage collaboratif est la méthode la plus courante.

Le système de recommandation basé sur le filtrage collaboratif établit la relation entre les utilisateurs et les éléments en analysant les données de comportement historique de l'utilisateur, puis prédit les préférences de l'utilisateur pour les éléments futurs en fonction de ces relations. Les algorithmes de filtrage collaboratif couramment utilisés incluent le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur et le filtrage collaboratif basé sur les éléments. Le filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur fait référence à l'analyse du comportement historique de l'utilisateur pour trouver un groupe d'utilisateurs dont le comportement est le plus similaire à celui de l'utilisateur actuel, puis à la recommandation d'éléments que l'utilisateur actuel n'a pas essayés. Le filtrage collaboratif basé sur les éléments analyse les caractéristiques des éléments et recherche les éléments les plus similaires aux éléments actuellement sélectionnés à recommander aux utilisateurs.

2. Mettre en œuvre un système de recommandation basé sur un filtrage collaboratif

1. Collecter les données des utilisateurs

Afin d'établir la relation entre les utilisateurs et les articles, vous devez d'abord collecter une grande quantité de données historiques sur le comportement des utilisateurs, telles que les achats des utilisateurs. enregistrements, enregistrements de navigation, enregistrements d'évaluation, etc. Les données peuvent être collectées via la technologie d'exploration de données et la technologie des robots d'exploration et stockées dans la base de données.

2. Déterminer les caractéristiques des éléments

Pour un système de recommandation de filtrage collaboratif basé sur les éléments, les caractéristiques de chaque élément doivent être déterminées. Par exemple, pour un système de recommandation de films, le type de film, le réalisateur, les acteurs, les notes, etc. peuvent être utilisés comme caractéristiques du film. Ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour comparer les similitudes et les différences entre différents éléments.

3. Établissez la relation entre les utilisateurs et les éléments

En analysant les données de comportement historiques des utilisateurs, la relation entre les utilisateurs et les éléments peut être convertie en évaluations entre les utilisateurs et les éléments. La note peut être une note ou une représentation binaire indiquant si l'utilisateur aime l'élément. Ensuite, l'algorithme de filtrage collaboratif peut être utilisé pour calculer la similarité entre les utilisateurs ou entre les éléments, et prédire les préférences de l'utilisateur pour les éléments futurs en fonction de la similarité.

4. Implémentez un algorithme de recommandation basé sur un filtrage collaboratif

Vous pouvez utiliser PHP pour écrire un algorithme de recommandation de filtrage collaboratif et l'exécuter côté serveur afin que le client puisse obtenir rapidement les résultats recommandés.

5. Évaluer les performances des algorithmes de recommandation

Pour les systèmes de recommandation, il est très important d'évaluer les performances du modèle. Les performances du modèle peuvent être évaluées par deux méthodes : l'évaluation hors ligne et l'évaluation en ligne. L'évaluation hors ligne fait référence à la séparation d'une partie des données pour la formation et de l'autre partie des données pour tester et évaluer les performances du modèle recommandé. L'évaluation en ligne consiste à utiliser le système de recommandation dans des applications réelles et à prendre en compte de manière exhaustive plusieurs facteurs pour évaluer les performances du modèle de recommandation.

3. Utiliser l'apprentissage profond pour mettre en œuvre un système de recommandation

Les systèmes de recommandation traditionnels sont confrontés à des défis tels que la rareté des données et les problèmes de démarrage à froid. Dans ce cas, l'apprentissage profond est né. L'apprentissage profond a des capacités d'adaptation plus fortes et une précision de prédiction plus élevée. L’utilisation du deep learning pour développer des systèmes de recommandation peut relever ces défis en réduisant la complexité des modèles et en améliorant la précision des prédictions.

1. Formation de modèles d'apprentissage profond

Lorsque vous utilisez l'apprentissage profond pour mettre en œuvre un système de recommandation, vous devez d'abord créer un modèle approprié pour traiter les données de comportement historiques des utilisateurs. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être écrits dans des langages tels que Python et exécutés sur CPU ou GPU pour la formation. Pendant la formation, il convient de prêter attention à l'utilisation de fonctions de perte et d'algorithmes d'optimisation appropriés pour améliorer la précision des prévisions du modèle.

2. Traitement des données clairsemées

Pour les données clairsemées dans les systèmes de recommandation, la technologie d'intégration de mots peut être utilisée pour les traiter. L'intégration de mots est une technique qui convertit les mots en vecteurs de faible dimension, qui peuvent transformer les données brutes en une forme vectorielle pouvant être traitée par le modèle. Les méthodes courantes d'intégration de mots incluent Word2Vec et GloVe.

3. Fusion de modèles de recommandation

Une variété d'algorithmes de recommandation seront utilisés dans le système de recommandation, tels que des algorithmes de recommandation basés sur un filtrage collaboratif, des algorithmes de recommandation basés sur l'apprentissage en profondeur, etc. Par conséquent, lors de la mise en œuvre d’un système de recommandation d’apprentissage profond, vous pouvez envisager de fusionner plusieurs algorithmes pour améliorer la précision des prédictions.

4. Formation et évaluation de modèles

Tout comme la formation et l'évaluation de modèles traditionnels, les modèles d'apprentissage en profondeur doivent être formés et leurs performances évaluées. Généralement, deux méthodes, l'évaluation hors ligne et l'évaluation en ligne, peuvent être utilisées pour l'évaluation du modèle.

Conclusion

La combinaison des systèmes de recommandation et de la technologie d'apprentissage profond est devenue l'orientation de développement du système de recommandation de nouvelle génération. En PHP, les systèmes de recommandation peuvent être implémentés en utilisant des algorithmes de filtrage collaboratif ou des techniques d'apprentissage en profondeur. Quelle que soit la méthode utilisée, la rareté des données et le fonctionnement économique doivent être pleinement pris en compte. J'espère que cet article pourra fournir des références et de l'aide aux développeurs PHP.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!