PHP を使用してユーザーのショッピング行動分析と推奨モデルを構築する方法

PHP を使用してユーザーのショッピング行動分析および推奨モデルを構築する方法

インターネット時代において、ユーザーのショッピング行動は主要な電子商取引プラットフォームにとって重要な研究対象となっています。ユーザーの購買記録を分析することで、ユーザーの好みやニーズを把握し、ユーザーの行動に基づいて商品を推奨することで、ユーザーの満足度や購入率を向上させることができます。この記事では、PHP を使用して簡単なユーザーのショッピング行動分析と推奨モデルを構築する方法をコード例とともに紹介します。

1. データ収集と前処理
   まず、電子商取引プラットフォームのデータベースからユーザーの購入記録を収集する必要があります。 SQL ステートメントを使用してデータベースにクエリを実行し、結果を配列またはオブジェクトに保存できます。コード例では、購入レコードが Purchase という配列に格納されていると想定しています。

$purchases = array(
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'A'),
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'B'),
    array('user_id' => 2, 'product_id' => 'C'),
    array('user_id' => 3, 'product_id' => 'A'),
    // ... 其他购买记录
);

次に、購入数が少ないユーザーや製品をフィルタリングしたり、ユーザーや製品に番号を付けたりするなど、いくつかのデータ前処理操作を実行できます。コード例では、2 次元配列を使用してユーザー番号とアイテム番号をそれぞれ保存します。

$users = array();
$products = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($users[$user_id])) {
        $users[$user_id] = count($users) + 1;
    }

    if (!isset($products[$product_id])) {
        $products[$product_id] = count($products) + 1;
    }
}

2. 買い物行動分析モデルの構築
   次に、相関ルール分析モデルなどの買い物行動分析モデルを構築します。相関ルール分析では、製品購入時のユーザー間の相関関係をマイニングし、ユーザーが購入した製品に基づいて他の関連製品を推奨できます。

コード例では、2 次元配列トランザクションを使用して各ユーザーの購入記録を保存します。次に、購入レコードを走査することによってアイテム間のサポートと信頼度が計算され、連想配列ルールに保存されます。

$transactions = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($transactions[$user_id])) {
        $transactions[$user_id] = array();
    }

    $transactions[$user_id][] = $product_id;
}

$rules = array();

foreach ($transactions as $transaction) {
    $count = count($transaction);

    for ($i = 0; $i < $count - 1; $i++) {
        $item_i = $transaction[$i];

        for ($j = $i+1; $j < $count; $j++) {
            $item_j = $transaction[$j];
            
            if (!isset($rules[$item_i][$item_j])) {
                $rules[$item_i][$item_j] = 1;
            } else {
                $rules[$item_i][$item_j]++;
            }
        }
    }
}

// 计算支持度和置信度

foreach ($rules as $item_i => $rule) {
    foreach ($rule as $item_j => $count) {
        $support = $count / $users_count;
        $confidence = $count / $products_count[$item_i];

        // 存储支持度和置信度

        $rules[$item_i][$item_j] = array(
            'support' => $support,
            'confidence' => $confidence
        );
    }
}

3. 買い物行動モデルに基づいたレコメンデーション
   最後に、買い物行動モデルに基づいて商品をレコメンドできます。たとえば、ユーザーが購入した製品については、相関ルール モデルに基づいて他の関連製品を推奨できます。

コード例では、相関ルール モデルをクエリし、ユーザーが購入した製品に基づいて推奨結果を返す関数 recommendProducts を指定します。

function recommendProducts($user_id) {
    global $rules;
    global $transactions;
    global $products;

    $transaction = $transactions[$user_id];
    $recommendations = array();

    foreach ($transaction as $item_i) {
        if (isset($rules[$item_i])) {
            foreach ($rules[$item_i] as $item_j => $rule) {
                if (!in_array($item_j, $transaction)) {
                    $recommendations[$item_j] = $rule['confidence'];
                }
            }
        }
    }

    // 按推荐度排序

    arsort($recommendations);

    // 返回推荐结果

    return array_keys($recommendations);
}

// 示例使用

$user_id = 1;
$recommendations = recommendProducts($user_id);

echo "为用户 $user_id 推荐的商品：";
foreach ($recommendations as $product_id) {
    echo $products[$product_id] . " ";
}

以上の手順により、簡単なユーザーの買い物行動分析とレコメンデーションモデルの構築が完了しました。もちろん、これは単純な例にすぎず、実際の買い物行動分析や推奨モデルはさらに複雑かつ大規模になる可能性があります。ただし、この例は入門書として機能し、より複雑なモデルを構築するためのアイデアを提供します。

概要:
この記事では、PHP を使用してユーザーのショッピング行動分析および推奨モデルを構築する方法を紹介し、関連するコード例も示します。このモデルは、ユーザーの購買記録に基づいてユーザーの好みやニーズを分析し、相関ルールに基づいて製品を推奨します。この記事が、買い物行動分析とレコメンデーション モデルの構築に関する参考になり、この分野の知識をより深く理解し、応用するのに役立つことを願っています。

以上がPHP を使用してユーザーのショッピング行動分析と推奨モデル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。