PHP と機械学習: インテリジェントなレコメンデーション システムを実装する方法

PHP と機械学習: インテリジェントなレコメンデーション システムを実装する方法

はじめに:
インターネットの発展に伴い、人々は情報を入手したり商品を購入したりするためにオンライン プラットフォームにますます依存するようになりました。より良いユーザー エクスペリエンスを提供するために、多くのオンライン プラットフォームはインテリジェント レコメンデーション システムを使用し始めています。インテリジェントな推奨システムは、ユーザーの過去の行動や好みに基づいて、パーソナライズされたコンテンツをユーザーに自動的に推奨できます。この記事では、PHP と機械学習アルゴリズムを使用してインテリジェントなレコメンデーション システムを実装する方法を紹介します。

1. データの収集と前処理:
インテリジェントなレコメンデーション システムを実装するための最初のステップは、データを収集して前処理することです。電子商取引プラットフォームでは、ユーザーの閲覧履歴、購入記録、レビューなどのデータが収集されます。精度を向上させるために、地理的位置、ユーザー属性などの他の要素を収集することも検討できます。 PHP では、MySQL などのデータベースを使用してこのデータを保存できます。

以下は、ユーザー履歴データをデータベースに保存するための簡単な PHP コード例です:

<?php
// 连接数据库
$servername = "localhost";
$username = "username";
$password = "password";
$dbname = "database";
$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);
if ($conn->connect_error) {
    die("连接数据库失败: " . $conn->connect_error);
}

// 用户历史数据
$user_id = 1; // 用户ID
$item_id = 1; // 商品ID

// 将用户历史数据插入数据库
$sql = "INSERT INTO user_history (user_id, item_id) VALUES ('$user_id', '$item_id')";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
    echo "用户历史数据插入成功";
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . $conn->error;
}

// 关闭数据库连接
$conn->close();
?>

2. 特徴エンジニアリングとアルゴリズムの選択:
インテリジェントなレコメンデーション システムでは、特徴エンジニアリングは次のとおりです。重要なステップです。特徴エンジニアリングとは、生データを機械学習アルゴリズムに入力できる特徴に変換することです。共通の機能には、ユーザーの年齢、性別、地理的位置、閲覧履歴、購入履歴などが含まれます。機能の種類に応じて、ワンホット エンコーディング、ラベル エンコーディングなどのさまざまなエンコーディング方法を使用できます。

適切な機械学習アルゴリズムを選択することも、インテリジェントなレコメンデーション システムを実装するための鍵です。一般的に使用されるアルゴリズムには、協調フィルタリング、コンテンツ フィルタリング、関連付けルールなどが含まれます。 PHP では、これらのアルゴリズムは、PHP-ML や PHP-ANN などの機械学習ライブラリを使用して実装できます。

以下は、協調フィルタリング アルゴリズム モデルをトレーニングするための簡単な PHP コード例です:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCollaborativeFilteringNeighborhood;
use PhpmlCollaborativeFilteringRatingMatrix;
use PhpmlMathMatrix;
use PhpmlMathStatisticMean;

// 用户评分矩阵
$ratings = new RatingMatrix([
    [3, 4, 0, 3, 2],
    [4, 3, 1, 5, 5],
    [1, 2, 4, 0, 3],
    [4, 4, 0, 4, 2],
]);

// 计算用户之间的相似度
$similarityMatrix = new Matrix($ratings->userSimilarities());

// 找到最相似的用户
$bestMatches = Neighborhood::findBestMatches($similarityMatrix->toArray(), 0);

// 根据最相似的用户生成推荐
$user = 0; // 用户ID
$recommendations = Neighborhood::userBased($user, $ratings->toArray(), $bestMatches, 3);

// 输出推荐结果
echo "用户 " . $user . "的推荐结果：";
foreach ($recommendations as $item => $rating) {
    echo "商品 " . $item . "，评分：" . $rating . "<br>";
}
?>

3. レコメンデーション モデルの最適化と評価:
推奨モデルとパフォーマンスに応じて、いくつかの最適化を行うことができます。たとえば、ユーザーの好みの重みや時間減衰などの要素を導入して、推奨結果を調整できます。さらに、相互検証などの手法を使用してモデルのパフォーマンスを評価することもできます。

以下は、推奨モデルの相互検証のための簡単な PHP コード例です:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCrossValidationCrossValidation;
use PhpmlDatasetDemoWineDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlClassificationSVC;

// 加载示例数据集
$dataset = new WineDataset();

// 划分数据集为训练集和测试集
$cv = new CrossValidation($dataset, $classifier = new SVC(), 5);

// 计算模型的准确性
$accuracy = Accuracy::score($cv->getTestLabels(), $cv->getPredictedLabels());

// 输出准确性结果
echo "模型的准确性：" . $accuracy;
?>

結論:
PHP と機械学習アルゴリズムの組み合わせにより、インテリジェントな推奨を実現できます。パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供するシステム。実装プロセスでは、データの収集と前処理、特徴エンジニアリングの実行、適切な機械学習アルゴリズムの選択が必要です。同時に、推奨モデルを最適化し、相互検証などの手法を使用してモデルのパフォーマンスを評価することもできます。この記事が、インテリジェントなレコメンデーション システムの実装方法を理解するのに役立つことを願っています。

参考リソース:

• PHP-ML: https://github.com/php-ai/php-ml
• PHP-ANN: https:/ /github.com/pear/PHP_Ann

以上がPHP と機械学習: インテリジェントなレコメンデーション システム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。