Comment utiliser PHP pour créer un modèle d'analyse du comportement d'achat et de recommandation des utilisateurs

Comment utiliser PHP pour créer un modèle d'analyse et de recommandation du comportement d'achat des utilisateurs

À l'ère d'Internet, le comportement d'achat des utilisateurs est devenu un objet de recherche important pour les principales plateformes de commerce électronique. En analysant les enregistrements d'achat des utilisateurs, nous pouvons comprendre leurs préférences et leurs besoins, formuler des recommandations de produits basées sur le comportement des utilisateurs et améliorer la satisfaction des utilisateurs et les taux d'achat. Cet article explique comment utiliser PHP pour créer un modèle simple d'analyse et de recommandation du comportement d'achat des utilisateurs, avec des exemples de code.

1. Collecte et prétraitement des données
   Tout d'abord, nous devons collecter les enregistrements d'achat des utilisateurs à partir de la base de données de la plateforme de commerce électronique. Vous pouvez utiliser des instructions SQL pour interroger la base de données et stocker les résultats dans un tableau ou un objet. Dans l'exemple de code, nous supposons que les enregistrements d'achat sont stockés dans un tableau appelé achats.

$purchases = array(
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'A'),
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'B'),
    array('user_id' => 2, 'product_id' => 'C'),
    array('user_id' => 3, 'product_id' => 'A'),
    // ... 其他购买记录
);

Ensuite, nous pouvons effectuer certaines opérations de prétraitement des données, comme filtrer les utilisateurs et les produits avec moins d'achats, ou numéroter les utilisateurs et les produits, etc. Dans l'exemple de code, nous utilisons un tableau à deux dimensions pour stocker respectivement les numéros d'utilisateur et d'élément.

$users = array();
$products = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($users[$user_id])) {
        $users[$user_id] = count($users) + 1;
    }

    if (!isset($products[$product_id])) {
        $products[$product_id] = count($products) + 1;
    }
}

2. Créer un modèle d'analyse du comportement d'achat
   Ensuite, nous pouvons créer un modèle d'analyse du comportement d'achat, tel qu'un modèle d'analyse de règles d'association. L'analyse des règles d'association peut exploiter la corrélation entre les utilisateurs lors de l'achat de produits et recommander d'autres produits connexes en fonction des produits achetés par les utilisateurs.

Dans l'exemple de code, nous utilisons un tableau bidimensionnel de transactions pour stocker les enregistrements d'achat de chaque utilisateur. Ensuite, le support et la confiance entre les articles sont calculés en parcourant les enregistrements d'achat et stockés dans un tableau associatif de règles.

$transactions = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($transactions[$user_id])) {
        $transactions[$user_id] = array();
    }

    $transactions[$user_id][] = $product_id;
}

$rules = array();

foreach ($transactions as $transaction) {
    $count = count($transaction);

    for ($i = 0; $i < $count - 1; $i++) {
        $item_i = $transaction[$i];

        for ($j = $i+1; $j < $count; $j++) {
            $item_j = $transaction[$j];
            
            if (!isset($rules[$item_i][$item_j])) {
                $rules[$item_i][$item_j] = 1;
            } else {
                $rules[$item_i][$item_j]++;
            }
        }
    }
}

// 计算支持度和置信度

foreach ($rules as $item_i => $rule) {
    foreach ($rule as $item_j => $count) {
        $support = $count / $users_count;
        $confidence = $count / $products_count[$item_i];

        // 存储支持度和置信度

        $rules[$item_i][$item_j] = array(
            'support' => $support,
            'confidence' => $confidence
        );
    }
}

3. Recommandation basée sur un modèle de comportement d'achat
   Enfin, nous pouvons recommander des produits basés sur un modèle de comportement d'achat. Par exemple, pour un produit qu'un utilisateur a acheté, d'autres produits associés peuvent être recommandés en fonction du modèle de règles d'association.

Dans l'exemple de code, nous donnons une fonction recommendationProducts, qui interroge le modèle de règle d'association et renvoie les résultats recommandés en fonction des produits achetés par l'utilisateur.

function recommendProducts($user_id) {
    global $rules;
    global $transactions;
    global $products;

    $transaction = $transactions[$user_id];
    $recommendations = array();

    foreach ($transaction as $item_i) {
        if (isset($rules[$item_i])) {
            foreach ($rules[$item_i] as $item_j => $rule) {
                if (!in_array($item_j, $transaction)) {
                    $recommendations[$item_j] = $rule['confidence'];
                }
            }
        }
    }

    // 按推荐度排序

    arsort($recommendations);

    // 返回推荐结果

    return array_keys($recommendations);
}

// 示例使用

$user_id = 1;
$recommendations = recommendProducts($user_id);

echo "为用户 $user_id 推荐的商品：";
foreach ($recommendations as $product_id) {
    echo $products[$product_id] . " ";
}

Grâce aux étapes ci-dessus, nous avons achevé la construction d'un modèle simple d'analyse et de recommandation du comportement d'achat des utilisateurs. Bien sûr, il ne s’agit que d’un exemple simple, et les modèles réels d’analyse du comportement d’achat et de recommandation peuvent être plus complexes et plus vastes. Cependant, cet exemple peut servir de base et vous donner des idées pour créer des modèles plus complexes.

Résumé :
Cet article présente la méthode d'utilisation de PHP pour créer un modèle d'analyse du comportement d'achat et de recommandation des utilisateurs, et est accompagné d'exemples de code pertinents. Ce modèle peut analyser les préférences et les besoins de l'utilisateur en fonction de son historique d'achat, puis recommander des produits en fonction de règles d'association. J'espère que cet article pourra vous fournir des références sur l'analyse du comportement d'achat et la construction de modèles de recommandation, et vous aider à mieux comprendre et appliquer les connaissances dans ce domaine.

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!