インターネットの急速な発展に伴い、電子商取引は人々の日常生活に欠かせないものになりました。増加する電子商取引 Web サイトの中でも、商品推奨アルゴリズムは消費者の購買決定に直接影響を与えるため、特に重要です。この記事では、PHP ツールボックスに基づいてショッピング モールの推奨アルゴリズムを設計する方法について説明します。
1. レコメンデーション アルゴリズムの基本概念
レコメンデーション システムとは、コンピューター サイエンス、データ マイニング、機械学習、その他のテクノロジーを使用して分析、予測し、ユーザーに合わせたパーソナライズされた推奨を行うシステムを指します。ニーズに応じたクラスシステム。最も一般的に使用される推奨アルゴリズムは、協調フィルタリング アルゴリズム、コンテンツベースの推奨アルゴリズム、およびハイブリッド推奨アルゴリズムです。
協調フィルタリング アルゴリズムとは、ユーザーの過去の行動を分析することによって、ユーザーが興味を持ちそうな製品やサービスを推奨することを指します。コンテンツベースの推奨アルゴリズムとは、商品やサービスの属性や特徴を分析して、ユーザーが興味を持ちそうな商品やサービスを推奨するアルゴリズムです。ハイブリッド推奨アルゴリズムは、協調フィルタリング アルゴリズムとコンテンツベースの推奨アルゴリズムの利点を組み合わせたもので、ユーザーが興味を持つ可能性のある製品やサービスをより正確に推奨できます。
2. PHP ツールボックスの紹介
PHP ツールボックスは、多数の PHP クラス ライブラリとツールを統合したツールボックスで、PHP 開発者がさまざまな機能を迅速に実装できるようにすることで、開発効率を大幅に向上させることができます。 。 PHP-ML や php-ai など、データ マイニングや機械学習用のクラス ライブラリが多数含まれています。
PHP-ML は、デシジョン ツリー、ニューラル ネットワーク、クラスタリングなどのいくつかの古典的な機械学習アルゴリズムを統合し、多くのデータ前処理およびデータ視覚化メソッドを提供する PHP ベースの機械学習ライブラリです。 PHP-ML は、モデルを簡単に作成およびトレーニングし、それを使用して意思決定を行ったり、予測を達成したりするのに役立ちます。
php-aiは、画像認識、自然言語処理、音声認識などの幅広いAI機能を備えたPHP人工知能ライブラリです。複数の人工知能APIをPHPクラスライブラリに統合し、PHPと人工知能の組み合わせを実現するAPI統合ライブラリです。
3. モール推奨アルゴリズムの設計
モール推奨アルゴリズムの設計では、協調フィルタリング アルゴリズムとコンテンツベースの推奨アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド推奨アルゴリズムを使用します。
まず、協調フィルタリング アルゴリズムを使用する場合、ユーザーが閲覧または購入したアイテムなどのユーザーの過去の行動を分析し、これらのユーザー行動間の類似点を探る必要があります。このプロセスを完了するには、PHP-ML の推奨アルゴリズム ライブラリを使用できます。PHP-ML には、ユーザー ベースおよびアイテム ベースの協調フィルタリング アルゴリズムが含まれています。特定のニーズに応じてさまざまなアルゴリズムを選択できます。類似度マイニングが完了すると、ユーザーの過去の行動や類似度の計算結果に基づいて、ユーザーが興味を持ちそうな商品をレコメンドすることができます。
第二に、コンテンツベースの推奨アルゴリズムでは、ユーザーの興味や好みに基づいて推奨を行うために、製品の属性と特性を分析し、製品を分類する必要があります。 php-aiの画像認識やテキストモデル機能を利用して商品の属性や特徴を抽出し、分類器を利用して分類することができます。分類が完了すると、ユーザーの興味や好みに基づいて、対応する製品を推奨できます。
最後に、ハイブリッド推奨アルゴリズムを実行する場合、異なるアルゴリズム間で加重平均法を使用し、対応する重みを使用して異なるアルゴリズムの推奨結果の重みを調整することで、ユーザーに製品をより正確に推奨できます。 。
4. 概要
この記事では、PHP ツールボックスに基づいてモール推奨アルゴリズムを設計する方法を紹介します。 PHP-ML と php-ai の 2 つのクラス ライブラリを使用すると、協調フィルタリング アルゴリズムとコンテンツベースの推奨アルゴリズムを簡単に実装でき、これら 2 つのアルゴリズムの利点を組み合わせて、より正確なハイブリッド推奨アルゴリズムを構築できます。レコメンドアルゴリズムは進化を続けており、今後もテクノロジーの進歩に伴い、モールレコメンドアルゴリズムはさらに改良され続けていく予定です。
以上がPHPツールボックスに基づいたモール推奨アルゴリズムの設計の詳細内容です。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。

まだ人気があるのは、使いやすさ、柔軟性、強力なエコシステムです。 1)使いやすさとシンプルな構文により、初心者にとって最初の選択肢になります。 2)Web開発、HTTP要求とデータベースとの優れた相互作用と密接に統合されています。 3)巨大なエコシステムは、豊富なツールとライブラリを提供します。 4)アクティブなコミュニティとオープンソースの性質は、それらを新しいニーズとテクノロジーの傾向に適応させます。

PHPとPythonはどちらも、Web開発、データ処理、自動化タスクで広く使用されている高レベルのプログラミング言語です。 1.PHPは、ダイナミックウェブサイトとコンテンツ管理システムの構築によく使用されますが、PythonはWebフレームワークとデータサイエンスの構築に使用されることがよくあります。 2.PHPはエコーを使用してコンテンツを出力し、Pythonは印刷を使用します。 3.両方ともオブジェクト指向プログラミングをサポートしますが、構文とキーワードは異なります。 4。PHPは弱いタイプの変換をサポートしますが、Pythonはより厳しくなります。 5. PHPパフォーマンスの最適化には、Opcacheおよび非同期プログラミングの使用が含まれますが、PythonはCprofileおよび非同期プログラミングを使用します。

PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは、多数のWebサイトとアプリケーションをサポートし、フレームワークを通じて開発ニーズに適応するため、近代化プロセスで依然として重要です。 1.PHP7はパフォーマンスを向上させ、新機能を紹介します。 2。Laravel、Symfony、Codeigniterなどの最新のフレームワークは、開発を簡素化し、コードの品質を向上させます。 3.パフォーマンスの最適化とベストプラクティスは、アプリケーションの効率をさらに改善します。

phphassiblasifly-impactedwebdevevermentandsbeyondit.1)itpowersmajorplatformslikewordpratsandexcelsindatabase interactions.2)php'sadaptableability allowsitale forlargeapplicationsusingframeworkslikelavel.3)

PHPタイプは、コードの品質と読みやすさを向上させるためのプロンプトがあります。 1)スカラータイプのヒント:php7.0であるため、基本データ型は、int、floatなどの関数パラメーターで指定できます。 3)ユニオンタイプのプロンプト:PHP8.0であるため、関数パラメーターまたは戻り値で複数のタイプを指定することができます。 4)Nullable Typeプロンプト:null値を含めることができ、null値を返す可能性のある機能を処理できます。


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