Algorithme de recommandation intelligent à grande vitesse et sa méthode d'implémentation en PHP

Avec la popularité d'Internet et du commerce électronique, les systèmes de recommandation ont reçu de plus en plus d'attention. L'essence du système de recommandation est d'analyser et d'exploiter les données comportementales des utilisateurs pour fournir des services de recommandation personnalisés et améliorer l'expérience des utilisateurs et leur taux d'achat. Dans les systèmes de recommandation, les algorithmes sont l’un des facteurs clés. Cet article présentera l'algorithme de recommandation intelligente à grande vitesse et sa méthode d'implémentation en PHP.

1. Qu'est-ce qu'un algorithme de recommandation intelligent à grande vitesse ?

Le système de recommandation intelligent rapide (FIRS) est un nouveau type d'algorithme de recommandation. Comparé aux algorithmes de filtrage collaboratif traditionnels, l’algorithme FIRS offre une efficacité de recommandation plus élevée et une meilleure précision des recommandations. L'algorithme FIRS utilise la technologie de décomposition matricielle et la technologie de sélection de fonctionnalités pour trouver rapidement des éléments similaires aux intérêts de l'utilisateur cible dans des données massives et fournir des services de recommandation personnalisés.

2. Méthode de mise en œuvre de l'algorithme FISR

1. Traitement des données

Avant d'utiliser l'algorithme FIS pour la recommandation, vous devez préparer les données pertinentes. Les données peuvent provenir des enregistrements historiques du comportement de l'utilisateur, des caractéristiques des attributs de l'élément et des informations de base de l'utilisateur, etc. Les données doivent être traitées dans une matrice clairsemée, avec le comportement de l'utilisateur comme colonne et les éléments comme éléments, et les éléments sont les évaluations ou les comportements de l'utilisateur sur les éléments.

2. Décomposition matricielle

Le cœur de l'algorithme FIS est la décomposition matricielle. Dans la décomposition matricielle, la matrice clairsemée est décomposée en deux matrices denses, une matrice représente les préférences d'intérêt de l'utilisateur et l'autre matrice représente les caractéristiques d'attribut de l'élément. Ensuite, l'évaluation de l'article par l'utilisateur est calculée sur la base des caractéristiques d'attribut de l'article pour formuler des recommandations. La décomposition matricielle nécessite l'utilisation de techniques telles que l'optimisation numérique et les opérations matricielles. Certaines bibliothèques mathématiques open source peuvent être utilisées en PHP pour implémenter la décomposition matricielle.

3. Sélection des fonctionnalités

Au cours du processus de décomposition matricielle, un grand nombre de fonctionnalités d'utilisateur et d'élément seront générées. Afin d'améliorer l'efficacité et la précision des recommandations, la sélection des fonctionnalités est nécessaire, c'est-à-dire la sélection des fonctionnalités les plus utiles parmi toutes les fonctionnalités. En PHP, vous pouvez utiliser des algorithmes de sélection de fonctionnalités basés sur le gain d'informations ou le test du chi carré.

4. Calcul de recommandation

Après la décomposition matricielle et la sélection des caractéristiques, le calcul de recommandation peut être effectué. Le calcul des recommandations peut être réalisé en suivant les étapes suivantes :

(1) Calculer la matrice des préférences d'intérêt de l'utilisateur et la matrice des caractéristiques des attributs de l'élément en fonction de l'historique du comportement de l'utilisateur et des caractéristiques des attributs de l'élément.

(2) Calculez la note de l'utilisateur sur l'élément en fonction de l'historique du comportement de l'utilisateur et de la matrice des caractéristiques des attributs de l'élément. Vous pouvez utiliser la similarité cosinus ou une méthode basée sur un modèle de probabilité.

(3) Sélectionnez les éléments avec les notes d'utilisateurs les plus élevées comme résultats recommandés.

3. Avantages et inconvénients de l'algorithme FIS

L'algorithme FIS a d'excellentes performances en termes d'efficacité et de précision des recommandations. Grâce à l'utilisation de la technologie de décomposition matricielle et de sélection de fonctionnalités, des éléments similaires aux intérêts de l'utilisateur cible peuvent être rapidement trouvés et des services de recommandation personnalisés peuvent être fournis. Par rapport à l'algorithme de filtrage collaboratif traditionnel, l'algorithme FIS présente les avantages suivants :

(1) L'algorithme FIS n'a aucune restriction sur l'échelle et la densité des données et peut gérer des données massives sur les utilisateurs et les éléments.

(2) L'algorithme FIS fonctionne bien dans la gestion du problème de démarrage à froid, c'est-à-dire qu'il peut également fournir de meilleures recommandations pour les nouveaux utilisateurs ou les nouveaux éléments.

(3) L'algorithme FIS ne nécessite pas les données de notation historiques des utilisateurs, uniquement les caractéristiques des utilisateurs et des éléments.

Cependant, l'algorithme FIS présente également certaines lacunes, telles que :

(1) L'algorithme FIS nécessite une sélection de fonctionnalités, ce qui nécessite certaines ressources informatiques.

(2) L'algorithme FIS est sensible aux données bruitées et nécessite un nettoyage et un prétraitement des données.

(3) L'algorithme FIS n'est pas aussi efficace que l'algorithme de filtrage collaboratif pour recommander des éléments à longue traîne.

4. Conclusion

L'algorithme FIS est un algorithme de recommandation efficace et précis, largement utilisé dans le e-commerce, les réseaux sociaux et d'autres domaines. En PHP, vous pouvez utiliser des bibliothèques mathématiques open source et des bibliothèques d'apprentissage automatique pour implémenter l'algorithme FIS. De plus, il peut également être combiné avec d'autres algorithmes de recommandation, tels que des algorithmes de filtrage collaboratif, des algorithmes d'apprentissage en profondeur, etc., pour améliorer l'effet et la précision des recommandations.

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!