PHP と機械学習: ユーザー行動分析とパーソナライズされた推奨事項を実行する方法

PHP と機械学習: ユーザー行動分析とパーソナライズされた推奨事項を実行する方法

要約:
インターネットの急速な発展に伴い、ユーザーはインターネット上でますます多くの活動を行っています。企業にとって、ユーザーの行動や好みを理解し、パーソナライズされた推奨事項を提供することがユーザー獲得の鍵となっています。この記事では、PHP と機械学習を使用してユーザー行動分析とパーソナライズされた推奨事項を行う方法を紹介し、コード例を通してそれを示します。

1. 背景
ここ数年、パーソナライズされたレコメンデーションがインターネット企業にとって重要な戦略となっています。パーソナライズされたレコメンデーションにより、ユーザーの過去の行動データや興味に基づいてユーザーの好みに合った製品やサービスを提供できるため、ユーザーの満足度やロイヤルティが向上します。強力なアルゴリズム技術として、機械学習は大量のデータからパターンを学習して発見することができ、パーソナライズされたレコメンデーションの分野で広く使用されています。

2. ユーザー行動分析

1. データ収集
   ユーザー行動分析を行う前に、ユーザー行動データを収集して保存する必要があります。ユーザーの閲覧記録、購入記録、コメントなどをモニタリングすることで、ユーザーの行動データを取得できます。 PHP では、MySQL またはその他のデータベースを使用してこのデータを保存できます。
2. データの前処理
   機械学習を実行する前に、分析とモデリングのためにデータを前処理する必要があります。前処理ステップには、データ クリーニング、データ変換、および特徴の選択が含まれます。 PHP は、データの前処理を容易にする強力な文字列処理関数とデータ処理関数を提供します。
3. 特徴抽出
   ユーザー行動分析では、ユーザーの行動や興味を記述するために、ユーザー行動データから有用な特徴を抽出する必要があります。閲覧時間、購入頻度、クリックなど。 PHP では、文字列処理および分析関数を通じてこれらの特徴を抽出できます。

3. パーソナライズされた推奨事項

1. コンテンツ ベースの推奨事項
   コンテンツ ベースの推奨事項では、ユーザーの過去の行動や興味に基づいて同様のコンテンツが推奨されます。これは、テキスト分析と類似性の計算によって実現できます。以下はサンプル コードです。

<?php
  
// 输入用户喜欢的物品列表
$user_items = array("电影1", "电影2", "音乐1", "音乐2");
  
// 所有物品的特征
$all_items = array(
    "电影1" => "喜剧",
    "电影2" => "动作",
    "电影3" => "剧情",
    "音乐1" => "流行",
    "音乐2" => "摇滚",
    "音乐3" => "古典"
);
  
// 计算相似度
$similar_items = array();
foreach ($all_items as $item => $feature) {
    $similarity = similarity($user_items, $feature);
    $similar_items[$item] = $similarity;
}
  
// 按相似度降序排序
arsort($similar_items);
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array_slice($similar_items, 0, 3);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $similarity) {
    echo $item . " (相似度：" . $similarity . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($user_items, $feature) {
    $similarity = 0;
    foreach ($user_items as $user_item) {
        if ($feature == $all_items[$user_item]) {
            $similarity++;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

2. 協調フィルタリングの推奨
   協調フィルタリングの推奨は、ユーザーと現在のユーザーの類似性に基づいて、他のユーザーが好むアイテムを現在のユーザーに推奨します。アイテム。これは、ユーザー間の興味の類似性を計算することで実現できます。以下はサンプル コードです:

<?php
  
// 用户对物品的评分矩阵
$ratings = array(
    "用户1" => array("电影1" => 5, "电影2" => 4, "音乐1" => 3),
    "用户2" => array("电影1" => 2, "电影3" => 4, "音乐2" => 5),
    "用户3" => array("音乐1" => 4, "音乐2" => 3, "音乐3" => 2)
);
  
// 计算用户之间的相似度
$user_similarity = array();
foreach ($ratings as $user1 => $items1) {
    foreach ($ratings as $user2 => $items2) {
        if ($user1 != $user2) {
            $similarity = similarity($items1, $items2);
            $user_similarity[$user1][$user2] = $similarity;
        }
    }
}
  
// 按相似度降序排序
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    arsort($similarity);
    $user_similarity[$user] = $similarity;
}
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array();
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    foreach ($similarity as $similarity_user => $similarity_value) {
        foreach ($ratings[$similarity_user] as $item => $rating) {
            if (!isset($ratings[$user][$item])) {
                $recommend_items[$item] += $rating * $similarity_value;
            }
        }
    }
}
  
// 按推荐值降序排序
arsort($recommend_items);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $recommend_value) {
    echo $item . " (推荐值：" . $recommend_value . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($items1, $items2) {
    $similarity = 0;
    foreach ($items1 as $item => $score1) {
        if (isset($items2[$item])) {
            $score2 = $items2[$item];
            $similarity += $score1 * $score2;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

結論:
この記事では、ユーザー行動分析とパーソナライズされた推奨事項のために PHP と機械学習を使用する方法を紹介します。ユーザーの行動データを収集し、データを前処理し、有用な機能を抽出し、コンテンツに基づく推奨アルゴリズムと協調フィルタリングを使用することにより、パーソナライズされた推奨事項をユーザーに提供できます。この記事が、ユーザー行動分析とパーソナライズされたレコメンデーションに関する研究開発に役立つことを願っています。

参考文献:

1. Zhang Moumou. PHP と機械学習[M]. 清華大学出版局, 2009.
2. Li Moumou. ユーザー行動分析とパーソナライズされた研究推薦アルゴリズム[D]. XX 大学修士論文、2017.

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