PHPを使用してWeChatアプレットにおすすめリスト機能を実装する方法

モバイル インターネットの普及により、WeChat ミニ プログラムは人々の生活に欠かせないものになりました。さまざまな豊富な機能を提供するだけでなく、ユーザーに適したコンテンツをレコメンドすることでユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させます。 WeChat アプレットにおいて、推奨リストは非常に重要な機能の 1 つですが、この記事では、PHP が WeChat アプレットに推奨リスト機能を実装する方法を紹介します。

1. レコメンドアルゴリズム

レコメンドアルゴリズムは、レコメンドリスト機能を実現するための重要な基盤であり、レコメンドリストの内容や並び替え方法を決定します。現在一般的に使用されている推奨アルゴリズムには、コンテンツベースの推奨、協調フィルタリングの推奨、深層学習の推奨などが含まれます。ここでは協調フィルタリングアルゴリズムを例に、推奨リストの実装方法を紹介します。

協調フィルタリング アルゴリズムに基づく推奨システムは、主にユーザーベースの協調フィルタリング推奨とアイテムベースの協調フィルタリング推奨の 2 つのカテゴリに分類されます。前者はユーザー間の類似度を計算してレコメンドを行い、後者はアイテム間の類似度を計算してレコメンドを行います。 WeChat アプレットに推奨リスト機能を実装する場合、次の 2 つの方法を選択できます:

1) ユーザー ベースの協調フィルタリングの推奨

ユーザー ベースの協調フィルタリングの推奨で​​は、主にユーザーが計算されます。ユーザー間の類似度が計算されます。類似のユーザーが好むコンテンツを推奨するために使用されます。具体的な実装方法は次のとおりです。

1.1 ユーザー項目評価マトリックスの構築

最初に、ユーザー項目評価マトリックスを構築する必要があります。マトリックスの各要素は、アイテムに対するユーザーの評価を表します。ユーザーがアイテムを評価していない場合、位置は 0 になります。

1.2 ユーザー間の類似性を計算する

次に、ユーザー間の類似性を計算する必要があります。ここでは、ピアソン相関係数またはコサイン類似度を使用して、ユーザー間の類似性を計算できます。計算された類似度の値が大きいほど、2 人のユーザーは類似しています。

1.3 ターゲット ユーザーに類似したユーザーのグループを検索する

ターゲット ユーザーに類似したユーザーのグループを検索するには、すべてのユーザーの類似性を並べ替えて、ユーザーは類似性が最も高いグループを推奨します。

1.4 ターゲット ユーザーに類似した製品のグループを検索する

ターゲット ユーザーに類似した製品のグループを検索するには、[最も関心の高い製品のグループ] を選択します。が推奨されます。

上記の手順により、ユーザーベースの協調フィルタリング推奨アルゴリズムを実装できます。

2) アイテムベースの協調フィルタリングの推奨

アイテムベースの協調フィルタリングの推奨は、主にアイテム間の類似性を計算することで類似したアイテムを推奨します。具体的な実装方法は次のとおりです。

2.1 アイテム-ユーザー評価マトリックスの構築

最初に、アイテム-ユーザー評価マトリックスを構築する必要があります。マトリックスの各要素は、ユーザーが評価したアイテムのスコアを表します。ユーザーがアイテムを評価していない場合、位置は 0 になります。

2.2 アイテム間の類似性を計算する

次に、アイテム間の類似性を計算する必要があります。アイテム間の類似度は、コサイン類似度または Jaccard 類似度を使用して計算できます。計算された類似度の値が大きいほど、2 つのアイテムは類似しています。

2.3 ターゲット アイテムに類似したアイテムのグループを検索する

ターゲット アイテムに類似したアイテムのグループを検索するには、すべてのアイテムの類似性を並べ替えて、最も類似度の高いグループ。アイテムが推奨されます。

2.4 ターゲット アイテムに興味があるユーザーのグループを見つける

ターゲット アイテムに興味があるユーザーのグループを見つけるには、アイテムに対するターゲット アイテムの影響を計算できます。このユーザー グループによって評価されていないユーザーは、推奨するために最も影響力の高いユーザー グループを選択します。

上記の手順により、項目ベースの協調フィルタリング推奨アルゴリズムを実装できます。

2. 推奨リストの実装

推奨リストを実装する場合、次の手順で問題を解決できます。

2.1 ユーザー情報の取得

まず、ユーザー ID やユーザーの閲覧履歴などのユーザーの情報を取得する必要があります。

2.2 推奨アルゴリズムを使用して推奨リストを計算する

ユーザー情報に基づいて、上記の推奨アルゴリズムを使用して、ユーザーが興味を持つ可能性のあるアイテムのリストを計算します。興味度に応じたおすすめリストを算出し、並び替えて上位のアイテムをユーザーにおすすめすることができます。

2.3 推奨リストの表示

計算された推奨リストをユーザーに表示し、ユーザーは製品を閲覧するか購入するかを選択できます。

3. 結論

上記の手順により、WeChat アプレットに推奨リスト機能を実装できます。推奨アルゴリズムの選択と実装は、推奨リストの精度とユーザー エクスペリエンスに直接影響するため、実際の開発では、実際のビジネス ニーズに基づいて選択と最適化を行う必要があります。

以上がPHPを使用してWeChatアプレットにおすすめリスト機能を実装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。