Recherche sur la mise en œuvre d'un algorithme de recommandation d'actualités en temps réel à l'aide de PHP

Avec le développement rapide d'Internet et des médias sociaux, les gens s'appuient de plus en plus sur les informations numériques pour obtenir des nouvelles et des informations. Cependant, la grande quantité d’informations et d’actualités fait qu’il est difficile pour les gens de distinguer l’importance et l’exactitude des informations. Afin de résoudre ce problème, de nombreux sites Web d’information et plateformes de médias sociaux adoptent des algorithmes de recommandation d’actualités en temps réel.

Cet article expliquera comment PHP implémente un algorithme de recommandation d'actualités en temps réel pour aider les lecteurs à mieux comprendre cette technologie.

1. Qu'est-ce que l'algorithme de recommandation d'actualités d'actualité en temps réel

L'algorithme de recommandation d'actualités d'actualité en temps réel fait référence à une méthode qui identifie rapidement et avec précision les sujets et événements d'actualité ? des nouvelles et informations massives, et de la technologie qui les recommande aux utilisateurs. L'algorithme utilise généralement des techniques d'apprentissage automatique et d'exploration de données pour analyser de grandes quantités de texte et de langage, rechercher des modèles et des associations et identifier les sujets et événements d'actualité.

2. Étapes pour mettre en œuvre un algorithme de recommandation d'actualités en temps réel

1. Collecter des données

Implémenter le temps réel algorithme de recommandation d'actualités chaudes Tout d'abord, une certaine quantité de données est requise, qui peuvent provenir de sites Web d'actualités, de plateformes de médias sociaux, de Weibo, etc., et contiennent divers types d'actualités et d'informations. Vous pouvez utiliser des outils similaires à cURL en PHP pour explorer et explorer les données d'un site Web.

2. Nettoyage et prétraitement des données

Une fois les données collectées, les données doivent être nettoyées et prétraitées. Cela inclut la suppression des espaces, de la ponctuation, des balises HTML, des mots vides, etc., et l'exécution d'opérations telles que la radicalisation et la lemmatisation pour réduire le nombre et la complexité du lexique. Il existe déjà de nombreux outils et bibliothèques en PHP qui peuvent être utilisés pour effectuer ces opérations, comme NLTK.

3. Extraction de caractéristiques

Après le nettoyage et le prétraitement des données, le texte doit être converti en un vecteur de caractéristiques numériques pouvant être traité par la machine algorithme d'apprentissage. Les méthodes d'extraction de fonctionnalités incluent BOW (Bag-Of-Words), TF-IDF (Term-Frequency-Inverse-Document-Frequency), etc. Ces méthodes sont devenues des techniques standards en matière de classification de textes et de recherche d'informations. Il existe également diverses bibliothèques de traitement du langage naturel disponibles en PHP.

4. Modèles de formation et de test

En utilisant les données après l'extraction des fonctionnalités, divers algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour modéliser et former les actualités . Les algorithmes d'apprentissage automatique incluent la machine à vecteurs de support (SVM), le classificateur naïf de Bayes, la régression logistique, le réseau neuronal profond, etc. Après avoir entraîné le modèle, il doit être testé et évalué. Cela peut être fait à l’aide de validations croisées, d’ensembles de tests et de mesures d’évaluation.

5. Sujets d'actualité et recommandations d'événements

Une fois le modèle formé et testé, le modèle peut être utilisé pour prédire et distinguer les nouvelles inconnues. Quelles nouvelles les sujets et les événements sont brûlants. Ces sujets et événements d'actualité peuvent être recommandés aux utilisateurs via diverses techniques et algorithmes, tels que des algorithmes de recommandation basés sur les domaines et les intérêts des utilisateurs.

3. Fin

L'algorithme de recommandation d'actualités en temps réel est un problème très difficile et intéressant. PHP, en tant que langage de programmation largement utilisé, peut également être utilisé pour mettre en œuvre cette technologie. Bien que les étapes et techniques présentées dans cet article ne soient pas exhaustives, elles servent de guide pour démarrer. Il convient de mentionner que les domaines d'application des algorithmes de recommandation d'actualités en temps réel ne se limitent pas aux actualités et aux informations, mais peuvent également être utilisés dans des domaines tels que le commerce électronique et les recommandations publicitaires.

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!