Comment utiliser PHP pour créer des tests AB et évaluer les systèmes de recommandation

Comment utiliser PHP pour créer des tests AB et évaluer les systèmes de recommandation

Introduction :
Les systèmes de recommandation sont une partie très importante des applications Internet modernes. Ils peuvent recommander du contenu susceptible d'intéresser les utilisateurs en fonction de leurs données comportementales et personnelles. préférences. Dans le processus de création d'un système de recommandation, les tests AB et l'évaluation des effets sont une étape très critique. Cet article présentera comment utiliser PHP pour créer des tests AB et effectuer une évaluation du système de recommandation, et fournira des exemples de code correspondants.

1. Principes et étapes des tests AB
Les tests AB sont une expérience comparative conçue pour évaluer les différences de comportement des utilisateurs entre différentes versions d'algorithmes ou de stratégies de recommandation. Les étapes de base de l'AB testing sont les suivantes :

1. Établir les objectifs expérimentaux : clarifier l'algorithme ou la stratégie recommandé à tester, ainsi que les effets attendus.
2. Regroupement aléatoire : divisez au hasard les utilisateurs en groupes expérimentaux et en groupes témoins. Le groupe expérimental reçoit de nouveaux algorithmes ou stratégies de recommandation, et le groupe témoin utilise des algorithmes ou stratégies de recommandation existants.
3. Mettez en œuvre des expériences : sur la base des résultats du regroupement, appliquez différents algorithmes ou stratégies de recommandation au groupe expérimental et au groupe témoin dans le même environnement.
4. Collecte et analyse de données : collectez et analysez les données sur le comportement des utilisateurs et comparez les différences entre le groupe expérimental et le groupe témoin pour évaluer l'effet de l'algorithme ou de la stratégie recommandé.

2. Utilisez PHP pour les tests AB

1. Configurez le groupe d'expérimentation et de contrôle :
   Pour mettre en œuvre les tests AB, vous devez d'abord regrouper les utilisateurs de manière aléatoire en groupes expérimentaux et en groupes de contrôle. En PHP, vous pouvez utiliser la fonction rand() pour générer des nombres aléatoires et distinguer le groupe expérimental et le groupe témoin en fonction de la plage des nombres aléatoires.

$userId = 123; // 用户ID
$randomNumber = rand(1, 100); // 生成1-100之间的随机数

if ($randomNumber <= 50) {
    $group = 'experimental'; // 实验组
} else {
    $group = 'control'; // 对照组
}

2. Mettez en œuvre des expériences :
   Appliquez différents algorithmes ou stratégies de recommandation au groupe expérimental et au groupe témoin en fonction des résultats de regroupement. En prenant les articles recommandés comme exemple, déterminez si l'utilisateur appartient au groupe expérimental ou au groupe témoin en fonction des résultats du regroupement, puis appelez respectivement différentes fonctions de recommandation.

$recommendedArticles = [];

if ($group == 'experimental') {
    $recommendedArticles = getExperimentalRecommendations($userId);
} elseif($group == 'control') {
    $recommendedArticles = getControlRecommendations($userId);
}

// 在页面中展示推荐文章
foreach ($recommendedArticles as $article) {
    echo $article['title'];
}

3. Collecte et analyse des données :
   Dans le processus de mise en œuvre de l'expérience, les données sur le comportement des utilisateurs doivent être collectées et analysées en conséquence. En prenant comme exemple le comportement de clic de l'utilisateur, les données pertinentes peuvent être stockées dans la base de données lorsque l'utilisateur clique sur l'article.

$articleId = 1234; // 文章ID
$clickTime = time(); // 点击时间

// 将用户点击行为记录到数据库中
$query = "INSERT INTO click_log (user_id, article_id, click_time) 
          VALUES ('$userId', '$articleId', '$clickTime')";

// 执行查询操作
$result = mysqli_query($conn, $query);

Sur la base des résultats de la collecte de données, l'effet de l'algorithme ou de la stratégie de recommandation peut être évalué en comparant les données de comportement des utilisateurs du groupe expérimental et du groupe témoin.

3. Évaluation de l'effet
Lors de l'évaluation de l'effet, il est généralement nécessaire de comparer les différences d'indicateurs entre le groupe expérimental et le groupe témoin et de procéder à une analyse statistique. Les indicateurs d'évaluation couramment utilisés incluent le taux de clics, le taux de conversion, le taux de rétention, etc.

En prenant le taux de clics comme exemple, vous pouvez calculer le taux de clics moyen du groupe expérimental et du groupe témoin, et effectuer un test d'hypothèse pour déterminer si la différence est significative.

// 计算实验组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$experimentalCtr = $experimentalClicks / $experimentalTotal;

// 计算对照组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$controlCtr = $controlClicks / $controlTotal;

// 使用假设检验判断差异是否显著
if ($experimentalCtr > $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著高于对照组";
} elseif ($experimentalCtr < $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著低于对照组";
} else {
    echo "实验组点击率与对照组无显著差异";
}

Conclusion :
Les tests AB et l'évaluation des effets sont d'une grande importance dans les systèmes de recommandation. Ils peuvent nous aider à évaluer les effets de différents algorithmes ou stratégies de recommandation et à optimiser les performances du système de recommandation. Cet article présente les étapes de base de l'utilisation de PHP pour créer des tests AB et évaluer les systèmes de recommandation, et fournit des exemples de code correspondants. J'espère que les lecteurs pourront mieux comprendre et appliquer le rôle des tests AB et de l'évaluation des effets dans les systèmes de recommandation en lisant cet article.

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!