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PHP et apprentissage automatique : Comment effectuer une analyse du comportement des utilisateurs et des recommandations personnalisées
Résumé :
Avec le développement rapide d'Internet, les utilisateurs effectuent de plus en plus d'activités sur Internet. Pour les entreprises, comprendre les comportements et les préférences des utilisateurs et leur fournir des recommandations personnalisées est devenu la clé pour acquérir des utilisateurs. Cet article présentera comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour l'analyse du comportement des utilisateurs et les recommandations personnalisées, et le démontrera à travers des exemples de code.
1. Contexte
Au cours des dernières années, les recommandations personnalisées sont devenues une stratégie importante pour les entreprises Internet. Les recommandations personnalisées peuvent fournir des produits ou des services qui correspondent aux préférences de l'utilisateur sur la base des données comportementales et des intérêts historiques de l'utilisateur, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité de l'utilisateur. En tant que technologie algorithmique puissante, l’apprentissage automatique peut apprendre et découvrir des modèles à partir de données massives et a été largement utilisé dans le domaine des recommandations personnalisées.
2. Analyse du comportement des utilisateurs
3. Recommandations personnalisées
<?php // 输入用户喜欢的物品列表 $user_items = array("电影1", "电影2", "音乐1", "音乐2"); // 所有物品的特征 $all_items = array( "电影1" => "喜剧", "电影2" => "动作", "电影3" => "剧情", "音乐1" => "流行", "音乐2" => "摇滚", "音乐3" => "古典" ); // 计算相似度 $similar_items = array(); foreach ($all_items as $item => $feature) { $similarity = similarity($user_items, $feature); $similar_items[$item] = $similarity; } // 按相似度降序排序 arsort($similar_items); // 推荐前n个物品 $recommend_items = array_slice($similar_items, 0, 3); // 输出推荐结果 foreach ($recommend_items as $item => $similarity) { echo $item . " (相似度:" . $similarity . ")" . "<br>"; } // 计算相似度函数 function similarity($user_items, $feature) { $similarity = 0; foreach ($user_items as $user_item) { if ($feature == $all_items[$user_item]) { $similarity++; } } return $similarity; } ?>
<?php // 用户对物品的评分矩阵 $ratings = array( "用户1" => array("电影1" => 5, "电影2" => 4, "音乐1" => 3), "用户2" => array("电影1" => 2, "电影3" => 4, "音乐2" => 5), "用户3" => array("音乐1" => 4, "音乐2" => 3, "音乐3" => 2) ); // 计算用户之间的相似度 $user_similarity = array(); foreach ($ratings as $user1 => $items1) { foreach ($ratings as $user2 => $items2) { if ($user1 != $user2) { $similarity = similarity($items1, $items2); $user_similarity[$user1][$user2] = $similarity; } } } // 按相似度降序排序 foreach ($user_similarity as $user => $similarity) { arsort($similarity); $user_similarity[$user] = $similarity; } // 推荐前n个物品 $recommend_items = array(); foreach ($user_similarity as $user => $similarity) { foreach ($similarity as $similarity_user => $similarity_value) { foreach ($ratings[$similarity_user] as $item => $rating) { if (!isset($ratings[$user][$item])) { $recommend_items[$item] += $rating * $similarity_value; } } } } // 按推荐值降序排序 arsort($recommend_items); // 输出推荐结果 foreach ($recommend_items as $item => $recommend_value) { echo $item . " (推荐值:" . $recommend_value . ")" . "<br>"; } // 计算相似度函数 function similarity($items1, $items2) { $similarity = 0; foreach ($items1 as $item => $score1) { if (isset($items2[$item])) { $score2 = $items2[$item]; $similarity += $score1 * $score2; } } return $similarity; } ?>
Conclusion :
Cet article explique comment utiliser PHP et l'apprentissage automatique pour l'analyse du comportement des utilisateurs et des recommandations personnalisées. En collectant les données comportementales des utilisateurs, en prétraitant les données, en extrayant des fonctionnalités utiles et en utilisant des algorithmes de recommandation basés sur le filtrage de contenu et collaboratif, des recommandations personnalisées peuvent être fournies aux utilisateurs. Nous espérons que cet article sera utile dans la conduite de recherches et de développements sur l'analyse du comportement des utilisateurs et les recommandations personnalisées.
Références :
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!