インターネットの発展に伴い、推奨システムはさまざまな Web サイトの重要な部分になりました。レコメンデーション システムは、ユーザーのニーズや行動に基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供し、ユーザーの満足度や Web サイト訪問数を向上させることができます。この記事では、Web サイトをよりインテリジェントでユーザーフレンドリーにするために、PHP に基づいたインテリジェントなレコメンデーション システムを開発する方法を紹介します。
1. レコメンド システムの基本原理
レコメンド システムの中核となる原理は協調フィルタリング (Collaborative Filtering) です。これは、ユーザーの過去の行動や他のユーザーの行動を分析することによって、パーソナライズされた推奨事項を作成する方法です。基本的な手順は次のとおりです。
2. PHP でのレコメンデーション アルゴリズム
PHP でのレコメンデーション システムの開発は、他の言語と本質的に変わりません。開発者は、PHP の基本的な構文とデータベースの基礎を理解し、次の推奨アルゴリズムを習得する必要があります:
1. コンテンツベースの推奨アルゴリズム (コンテンツベースの推奨アルゴリズム)
コンテンツベースの推奨アルゴリズムレコメンドアルゴリズムとは、アイテムの類似性を判断する手法です。アイテムの属性や特徴に基づいてアイテム間の類似度を計算し、ユーザーが収集または購入したアイテムに類似したアイテムをレコメンドします。
2. 協調フィルタリング推奨アルゴリズム
協調フィルタリング推奨アルゴリズムは、アイテムのユーザー評価に基づいて推奨する方法です。ユーザーとアイテムの関係性を分析することで未評価アイテムに対するユーザーの評価を予測し、評価の高いアイテムをユーザーに推奨します。
3. PHP ベースのインテリジェント レコメンド システムの開発方法
上記の原理とアルゴリズムに基づいて、以下では PHP ベースのインテリジェント レコメンデーション システムの開発方法を紹介します。
1. ユーザー行動データ テーブルの作成
ユーザー ID、アイテム ID、行動 (閲覧、収集、購入など)、時間、その他のフィールドを含むユーザー行動データ テーブルを作成します。 。
2. ユーザーの履歴行動データを取得する
Web サイト上のユーザーの履歴行動データを収集し、ユーザー行動データ テーブルに保存します。たとえば、ユーザーはアイテム A、収集したアイテム B、購入したアイテム C などを閲覧しました。
3. ユーザー ポートレートの構築
ユーザーの興味、好み、その他の情報を含むユーザーの履歴行動データに基づいてユーザー ポートレートを構築します。たとえば、ユーザーは特定のカテゴリの商品に興味があり、価格が安い商品を好むなどです。
4. アルゴリズムを使用して類似ユーザーを選別する
ユーザー ポートレートに基づいて、アルゴリズムを使用して類似ユーザーを選別し、類似ユーザーとして分析します。たとえば、ユーザー間の類似性は、アイテムに対する過去の行動に基づいて計算されます。
5. レコメンデーション システム
さまざまなユーザーに対して、類似したユーザーの行動データを使用して、関連性の高いレコメンデーションを作成します。たとえば、アイテムに対する同様のユーザーの評価に基づいて、そのアイテムに対するユーザーの評価を予測し、評価の高いアイテムをユーザーに推奨します。
4. 概要
レコメンデーション システムは Web サイトの重要な部分であり、ユーザーのニーズや行動に基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供し、ユーザーの満足度と Web サイト訪問を向上させることができます。人気の Web サイト開発言語として、PHP はさまざまな推奨アルゴリズムを簡単に実装し、インテリジェントな推奨システムを構築できます。この記事が PHP 開発者に役立ち、参考とガイダンスを提供できれば幸いです。
以上がPHP に基づいてインテリジェントなレコメンデーション システムを開発する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。