Comment utiliser PHP pour créer un système de recommandation personnalisé et un portrait utilisateur

Comment utiliser PHP pour créer un système de recommandation personnalisé et des portraits d'utilisateurs

Introduction :
À l'ère d'Internet, les systèmes de recommandation personnalisés et les portraits d'utilisateurs sont devenus des moyens importants pour les grandes entreprises d'améliorer l'expérience utilisateur et un marketing de précision. Les deux combinés peuvent fournir aux utilisateurs un contenu de recommandation personnalisé et apporter de meilleurs résultats commerciaux aux entreprises. Cet article présentera comment utiliser PHP pour créer un système de recommandation personnalisé et des portraits d'utilisateurs afin d'aider les développeurs à mieux comprendre et appliquer ces deux technologies clés.

1. Système de recommandation personnalisé
L'idée principale du système de recommandation personnalisé est de fournir un contenu recommandé lié aux préférences personnelles de l'utilisateur en fonction de son comportement et de ses intérêts historiques. Ce qui suit prend comme exemple un système de recommandation personnalisé basé sur un algorithme de filtrage collaboratif pour présenter comment le construire en utilisant PHP.

1. Collecte et prétraitement des données
   Tout d'abord, il est nécessaire de collecter les données historiques sur le comportement de l'utilisateur, telles que les clics de l'utilisateur, les achats, les collections, etc. Ces données peuvent être collectées via des sites Web ou des applications sur Internet. Les données collectées peuvent être stockées dans une base de données ou un fichier pour une utilisation ultérieure.

Exemple de code 1 :

// 假设收集到的数据存储在数据库中，可以使用PDO进行操作
$db = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=test', 'username', 'password');
$stmt = $db->prepare("INSERT INTO user_behavior (user_id, item_id, action) VALUES (:user_id, :item_id, :action)");
$stmt->bindParam(':user_id', $user_id);
$stmt->bindParam(':item_id', $item_id);
$stmt->bindParam(':action', $action);

// 获取用户行为数据
$user_id = 1;
$item_id = 1001;
$action = 'click';
$stmt->execute();

2. Calcul de similarité
   Un système de recommandation personnalisé basé sur un algorithme de filtrage collaboratif doit calculer la similarité entre les utilisateurs en fonction des données de comportement des utilisateurs. Les méthodes de calcul couramment utilisées incluent la distance euclidienne, la similarité cosinusoïdale, etc.

Exemple de code 2 :

// 计算用户之间的相似度，可以使用余弦相似度
function cosine_similarity($vector1, $vector2) {
    $sum = 0;
    $dot_product = 0;
    $length1 = 0;
    $length2 = 0;
    
    foreach ($vector1 as $value) {
        $length1 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector2 as $value) {
        $length2 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector1 as $key => $value) {
        if (isset($vector2[$key])) {
            $dot_product += $value * $vector2[$key];
        }
    }
    
    $length1 = sqrt($length1);
    $length2 = sqrt($length2);
    
    if ($length1 * $length2 != 0) {
        return $dot_product / ($length1 * $length2);
    } else {
        return 0;
    }
}

3. Génération de contenu recommandé
   Sur la base de la similarité calculée, un contenu recommandé personnalisé peut être généré pour les utilisateurs. Le score de recommandation peut être calculé sur la base des éléments du comportement historique de l'utilisateur et du comportement d'utilisateurs similaires, et trié en fonction du score. Les éléments ayant des scores de recommandation élevés génèrent une liste de recommandations pour l'utilisateur.

Exemple de code 3 :

// 为用户生成推荐内容
function generate_recommendation($user_id) {
    $recommendations = array();
    
    // 获取用户的历史行为数据
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 获取与用户相似的用户
    $similar_users = get_similar_users($user_id);
    
    // 遍历与用户相似的用户的历史行为
    foreach ($similar_users as $sim_user) {
        $sim_user_behavior = get_user_behavior($sim_user);
        
        // 计算推荐得分
        foreach ($sim_user_behavior as $item_id => $action) {
            if (!isset($user_behavior[$item_id])) {
                if (!isset($recommendations[$item_id])) {
                    $recommendations[$item_id] = 0;
                }
                $recommendations[$item_id] += $action * cosine_similarity($user_behavior, $sim_user_behavior);
            }
        }
    }
    
    // 按照推荐得分进行排序
    arsort($recommendations);
    
    return $recommendations;
}

2. Portrait d'utilisateur
Le portrait d'utilisateur consiste à construire un modèle de caractéristiques d'utilisateur basé sur les informations personnelles et les données comportementales de l'utilisateur pour mieux comprendre et analyser les besoins et les préférences de l'utilisateur. Ce qui suit prend comme exemple des portraits d'utilisateurs basés sur les données de comportement des utilisateurs pour présenter comment les créer à l'aide de PHP.

1. Extraction des fonctionnalités utilisateur
   Selon les données comportementales de l'utilisateur, les fonctionnalités de l'utilisateur peuvent être extraites. Les caractéristiques de l'utilisateur peuvent inclure l'âge, le sexe, les balises d'intérêt, etc. Les fonctionnalités extraites peuvent être stockées dans la base de données pour une utilisation ultérieure.

Exemple de code 4 :

// 抽取用户特征
function extract_user_features($user_id) {
    $user_features = array();
    
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 根据用户行为数据抽取特征
    foreach ($user_behavior as $item_id => $action) {
        // 假设item_id对应的物品是有标签的
        $item_tags = get_item_tags($item_id);
        
        // 将标签加入用户特征中
        foreach ($item_tags as $tag) {
            if (!isset($user_features[$tag])) {
                $user_features[$tag] = 0;
            }
            $user_features[$tag] += $action;
        }
    }
    
    return $user_features;
}

2. Génération de portraits d'utilisateurs
   Des portraits d'utilisateurs peuvent être générés pour les utilisateurs en fonction des caractéristiques utilisateur extraites. Les portraits d'utilisateurs peuvent inclure l'âge, le sexe, les balises d'intérêt de l'utilisateur, etc.

Exemple de code 5 :

// 生成用户画像
function generate_user_profile($user_id) {
    $user_profile = array(
        'age' => get_user_age($user_id),
        'gender' => get_user_gender($user_id),
        'interests' => array(),
    );
    
    $user_features = extract_user_features($user_id);
    
    // 根据用户特征生成用户画像
    $user_profile['interests'] = array_keys($user_features, max($user_features));
    
    return $user_profile;
}

Conclusion :
Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris à utiliser PHP pour construire un système de recommandation personnalisé et des portraits d'utilisateurs. Le système de recommandation personnalisé peut fournir un contenu de recommandation personnalisé sur la base du comportement historique de l'utilisateur ; le portrait de l'utilisateur peut générer le modèle caractéristique de l'utilisateur sur la base des informations personnelles et des données comportementales de l'utilisateur. La combinaison des deux peut aider les entreprises à mieux comprendre les besoins des utilisateurs, à améliorer l'expérience utilisateur et les effets marketing précis. Dans des applications pratiques, l'apprentissage automatique et d'autres technologies peuvent également être combinés pour optimiser et améliorer davantage les effets des systèmes de recommandation personnalisés et des portraits d'utilisateurs.

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!