ホームページ >バックエンド開発 >PHPチュートリアル >PHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築する方法
PHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築する方法
はじめに:
インターネット時代において、パーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートは、大手企業にとってユーザー エクスペリエンスとユーザー ポートレートを向上させるための重要な手段となっています。プレシジョンマーケティングです。この 2 つを組み合わせることで、ユーザーにパーソナライズされた推奨コンテンツを提供し、企業により良いビジネス成果をもたらすことができます。この記事では、開発者がこれら 2 つの主要なテクノロジーをより深く理解し、適用できるように、PHP を使用してパーソナライズされた推奨システムとユーザー ポートレートを構築する方法を紹介します。
1. パーソナライズされた推奨システム
パーソナライズされた推奨システムの中心となるアイデアは、ユーザーの過去の行動や興味に基づいて、ユーザーの個人的な好みに関連する推奨コンテンツを提供することです。以下では、協調フィルタリング アルゴリズムに基づくパーソナライズされたレコメンデーション システムを例として、PHP を使用して構築する方法を紹介します。
コード例 1:
// 假设收集到的数据存储在数据库中,可以使用PDO进行操作 $db = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=test', 'username', 'password'); $stmt = $db->prepare("INSERT INTO user_behavior (user_id, item_id, action) VALUES (:user_id, :item_id, :action)"); $stmt->bindParam(':user_id', $user_id); $stmt->bindParam(':item_id', $item_id); $stmt->bindParam(':action', $action); // 获取用户行为数据 $user_id = 1; $item_id = 1001; $action = 'click'; $stmt->execute();
コード例 2:
// 计算用户之间的相似度,可以使用余弦相似度 function cosine_similarity($vector1, $vector2) { $sum = 0; $dot_product = 0; $length1 = 0; $length2 = 0; foreach ($vector1 as $value) { $length1 += pow($value, 2); } foreach ($vector2 as $value) { $length2 += pow($value, 2); } foreach ($vector1 as $key => $value) { if (isset($vector2[$key])) { $dot_product += $value * $vector2[$key]; } } $length1 = sqrt($length1); $length2 = sqrt($length2); if ($length1 * $length2 != 0) { return $dot_product / ($length1 * $length2); } else { return 0; } }
コード例 3:
// 为用户生成推荐内容 function generate_recommendation($user_id) { $recommendations = array(); // 获取用户的历史行为数据 $user_behavior = get_user_behavior($user_id); // 获取与用户相似的用户 $similar_users = get_similar_users($user_id); // 遍历与用户相似的用户的历史行为 foreach ($similar_users as $sim_user) { $sim_user_behavior = get_user_behavior($sim_user); // 计算推荐得分 foreach ($sim_user_behavior as $item_id => $action) { if (!isset($user_behavior[$item_id])) { if (!isset($recommendations[$item_id])) { $recommendations[$item_id] = 0; } $recommendations[$item_id] += $action * cosine_similarity($user_behavior, $sim_user_behavior); } } } // 按照推荐得分进行排序 arsort($recommendations); return $recommendations; }
2. ユーザー ポートレート
ユーザー ポートレートは、ユーザーの個人情報と行動データに基づいてユーザーの特性モデルを構築し、より適切に理解して分析することです。ユーザーのニーズと好み。以下では、ユーザーの行動データに基づくユーザー ポートレートを例として、PHP を使用してユーザー ポートレートを構築する方法を紹介します。
コード例 4:
// 抽取用户特征 function extract_user_features($user_id) { $user_features = array(); $user_behavior = get_user_behavior($user_id); // 根据用户行为数据抽取特征 foreach ($user_behavior as $item_id => $action) { // 假设item_id对应的物品是有标签的 $item_tags = get_item_tags($item_id); // 将标签加入用户特征中 foreach ($item_tags as $tag) { if (!isset($user_features[$tag])) { $user_features[$tag] = 0; } $user_features[$tag] += $action; } } return $user_features; }
コード例 5:
// 生成用户画像 function generate_user_profile($user_id) { $user_profile = array( 'age' => get_user_age($user_id), 'gender' => get_user_gender($user_id), 'interests' => array(), ); $user_features = extract_user_features($user_id); // 根据用户特征生成用户画像 $user_profile['interests'] = array_keys($user_features, max($user_features)); return $user_profile; }
結論:
この記事の導入部を通じて、PHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築する方法を学びました。パーソナライズされた推奨システムは、ユーザーの過去の行動に基づいてパーソナライズされた推奨コンテンツを提供でき、ユーザー ポートレートは、ユーザーの個人情報と行動データに基づいてユーザーの特性モデルを生成できます。この 2 つを組み合わせることで、企業はユーザーのニーズをより深く理解し、ユーザー エクスペリエンスと正確なマーケティング効果を向上させることができます。実際のアプリケーションでは、機械学習やその他のテクノロジーを組み合わせて、パーソナライズされたレコメンデーション システムやユーザー ポートレートの効果をさらに最適化し、改善することもできます。
以上がPHP を使用してパーソナライズされたレコメンデーション システムとユーザー ポートレートを構築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。