PHP を使用してクリックスルー率の推定モデルと広告推奨モデルを実装する方法

PHP を使用してクリックスルー率の推定および広告推奨モデルを実装する方法

クリックスルー率の推定および広告推奨モデルは、インターネット広告の分野では非常に重要なテクノロジです。クリックスルー率の推定は、広告主が広告のクリック数をより適切に推定し、広告リソースを適切に割り当てるのに役立ちます。広告推奨モデルでは、ユーザーの興味や行動に基づいて適切な広告を推奨することができ、広告のコンバージョン率が向上します。この記事では、PHP 言語を使用してクリックスルー率の推定モデルと広告推奨モデルを実装する方法を紹介し、読者がよりよく理解して適用できるようにコード例を添付します。

1. クリックスルー率予測モデル

クリックスルー率予測モデルは、ユーザーの過去の行動と広告の特性に基づいて、広告に対するユーザーのクリックスルー率を予測します。一般的に使用されるクリックスルー率予測モデルには、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、および勾配ブースティング決定木モデルが含まれます。

以下は、ロジスティック回帰モデルを使用してクリック率の推定を達成する PHP コードの例です:

<?php
// 训练数据
$trainingData = [
    [2, 0, 1, 1],
    [3, 1, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1],
    [4, 0, 1, 0],
];

// 训练目标
$targets = [1, 0, 1, 0];

// 载入逻辑回归模型库
require_once('LogisticRegression.php');

// 初始化逻辑回归模型
$model = new LogisticRegression();

// 使用训练数据训练模型
$model->train($trainingData, $targets);

// 预测新数据
$newData = [2, 0, 0, 1];
$prediction = $model->predict($newData);

// 输出预测结果
echo "点击率预估：" . $prediction;
?>

上記のコードでは、トレーニング データ セットと対応するターゲットを使用します。論理回帰モデルをトレーニングするための値。次に、トレーニングされたモデルを使用して新しいデータを予測し、推定クリックスルー率を取得できます。

2. 広告推奨モデル

広告推奨モデルは、ユーザーの興味や行動特性に基づいて適切な広告をユーザーに推奨します。一般的に使用される広告推奨モデルには、協調フィルタリング モデル、コンテンツ推奨モデル、深層学習モデルなどがあります。

以下は、協調フィルタリング モデルを使用して広告推奨を実装する PHP コードの例です:

<?php
// 用户-广告兴趣矩阵
$interestMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0],
];

// 广告-特征矩阵
$featureMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0],
];

// 计算用户和广告之间的相似度
function similarity($user, $ad) {
    $numerator = 0;
    $denominator = 0;
    for ($i = 0; $i < count($user); $i++) {
        $numerator += $user[$i] * $ad[$i];
        $denominator += pow($user[$i], 2) * pow($ad[$i], 2);
    }
    return $numerator / sqrt($denominator);
}

// 为用户推荐广告
function recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user) {
    $recommendations = [];
    for ($i = 0; $i < count($featureMatrix); $i++) {
        $similarity = similarity($interestMatrix[$user], $featureMatrix[$i]);
        array_push($recommendations, $similarity);
    }
    return $recommendations;
}

// 设置用户
$user = 0;

// 获取广告推荐列表
$recommendations = recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user);

// 输出推荐结果
echo "广告推荐列表：" . implode(", ", $recommendations);
?>

上記のコードでは、最初にユーザーの広告関心マトリックスと広告機能を定義します。行列を作成し、ユーザーと広告の類似性を計算してユーザーに広告を推奨します。最後に、推奨リストを取得して結果を出力します。

概要:

この記事では、PHP を使用してクリックスルー率の推定モデルと広告推奨モデルを実装する方法を紹介し、対応するコード例を添付します。これらのモデルは、広告主が広告のクリック数をより適切に推定し、適切な広告を推奨するのに役立ち、それによって広告の効果とコンバージョン率を向上させることができます。読者は、これらのモデルを学習して適用することで、インターネット広告の効果をさらに向上させることができます。この記事が読者にとって役立つことを願っています。

以上がPHP を使用してクリックスルー率の推定モデルと広告推奨モデル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。