Optimiser le développement de l'algorithme de recommandation de produits PHP Mall

Comment utiliser PHP Developer Mall pour réaliser la fonction de réglage de l'algorithme de recommandation de produits

Avec le développement rapide du commerce électronique, les sites Web des centres commerciaux sont devenus l'un des principaux moyens de faire des achats. Afin d'améliorer l'expérience d'achat des utilisateurs, les sites Web des centres commerciaux se concentrent de plus en plus sur des fonctions de recommandation personnalisée, c'est-à-dire la recommandation de produits qui répondent le mieux aux besoins de l'utilisateur en fonction de son comportement et de ses préférences. Pour réaliser cette fonction, il est nécessaire d’optimiser en permanence l’algorithme de recommandation de produits. Cet article explique comment utiliser PHP Developer City pour réaliser la fonction de réglage de l'algorithme de recommandation de produits.

Tout d'abord, nous devons comprendre les principes de base des algorithmes de recommandation de produits. Les algorithmes de recommandation de produits couramment utilisés comprennent les algorithmes basés sur le filtrage collaboratif, les algorithmes de recommandation basés sur le contenu et les algorithmes basés sur l'apprentissage en profondeur. Parmi eux, l'algorithme basé sur le filtrage collaboratif est l'un des algorithmes les plus couramment utilisés. Il analyse les données comportementales de l'utilisateur pour trouver d'autres utilisateurs similaires à l'utilisateur, puis recommande à l'utilisateur actuel les produits que ces utilisateurs aiment. L'algorithme de recommandation basé sur le contenu recommande aux utilisateurs des produits similaires aux produits qu'ils ont achetés précédemment en fonction des informations d'attribut des produits. Les algorithmes basés sur l'apprentissage profond utilisent des réseaux de neurones pour entraîner des modèles de recommandation afin d'obtenir des recommandations personnalisées.

Lors du développement d'une boutique PHP, nous pouvons implémenter la fonction de réglage de l'algorithme de recommandation de produits en suivant les étapes suivantes :

La première étape consiste à collecter des données sur le comportement des utilisateurs. Pour mettre en œuvre des recommandations personnalisées, vous devez d'abord collecter des données sur le comportement des utilisateurs, notamment les enregistrements d'achats, les enregistrements de navigation, les enregistrements de likes et de collectes, etc. La collecte de données peut être réalisée en ajoutant les codes d'enfouissement correspondants à la page Web du centre commercial.

La deuxième étape est le prétraitement des données. Avant d'appliquer les données sur le comportement des utilisateurs aux algorithmes de recommandation, les données doivent être prétraitées. Les opérations spécifiques incluent le nettoyage des données, le débruitage des données, la standardisation des données, etc. Le but de cette étape est d’améliorer la qualité des données et d’éviter des résultats erronés de l’algorithme de recommandation.

La troisième étape consiste à choisir l'algorithme de recommandation approprié. Choisissez un algorithme de recommandation approprié en fonction de la situation réelle du site Web du centre commercial. Si le nombre d'utilisateurs dans le centre commercial est relativement faible, vous pouvez choisir un algorithme basé sur un filtrage collaboratif ; si le nombre de produits dans le centre commercial est relativement important, vous pouvez choisir un algorithme de recommandation basé sur le contenu si le centre commercial dispose d'un grand nombre d'utilisateurs ; quantité de données sur le comportement des utilisateurs et nécessite une grande précision des recommandations , vous pouvez choisir des algorithmes basés sur l'apprentissage en profondeur.

La quatrième étape consiste à entraîner le modèle de recommandation. Après avoir sélectionné l'algorithme de recommandation, nous devons saisir les données sur le comportement des utilisateurs dans le modèle pour la formation. Pendant le processus de formation, des techniques telles que la validation croisée peuvent être utilisées pour évaluer l'exactitude du modèle. Dans le même temps, il convient de veiller à éviter le surajustement et le sous-apprentissage lors de la formation du modèle de recommandation.

La cinquième étape consiste à optimiser l'algorithme de recommandation. Dans les applications pratiques, les algorithmes de recommandation doivent souvent être optimisés plusieurs fois pour obtenir de meilleurs résultats. L'algorithme de recommandation peut être optimisé en ajustant les paramètres de l'algorithme et en améliorant la structure du modèle. Dans le même temps, vous pouvez vous référer aux stratégies de recommandation d’autres sites Web de centres commerciaux similaires et tirer les leçons de leurs expériences réussies.

La sixième étape consiste à mettre à jour les résultats recommandés en temps réel. Les produits et les comportements des utilisateurs sur le site Web du centre commercial changent constamment, les résultats des recommandations doivent donc également être mis à jour en temps réel. Les résultats des recommandations peuvent être mis à jour régulièrement via des tâches planifiées et d'autres méthodes pour garantir que les utilisateurs reçoivent toujours les dernières informations recommandées.

Pour résumer, l'utilisation de PHP Developer City pour implémenter la fonction de réglage de l'algorithme de recommandation de produits nécessite la collecte de données sur le comportement des utilisateurs, le prétraitement des données, la sélection de l'algorithme de recommandation approprié, la formation du modèle de recommandation, l'optimisation de l'algorithme et mettre à jour les résultats des recommandations en temps réel. Considérez plusieurs aspects. J'espère que grâce à l'introduction de cet article, les lecteurs pourront comprendre comment utiliser PHP Developer City pour réaliser la fonction de réglage de l'algorithme de recommandation de produits et obtenir de bons résultats dans la pratique.

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!