PHP を使用して AB テストとレコメンデーション システムの効果評価を構築する方法
はじめに:
レコメンデーション システムは、現代のインターネット アプリケーションの非常に重要な部分です。ユーザーの意見に基づいてレコメンデーションを行うことができます。行動データや個人の好み、興味を持ちそうなコンテンツ。レコメンドシステムを構築するプロセスにおいて、ABテストと効果評価は非常に重要なステップです。この記事では、PHPを使用してABテストやレコメンドシステムの効果評価を構築する方法と、対応するコード例を紹介します。
1. AB テストの原則と手順
AB テストは、推奨アルゴリズムまたは戦略の異なるバージョン間のユーザー行動の違いを評価するために設計された比較実験です。 AB テストの基本的な手順は次のとおりです。
2. AB テストに PHP を使用する
$userId = 123; // 用户ID $randomNumber = rand(1, 100); // 生成1-100之间的随机数 if ($randomNumber <= 50) { $group = 'experimental'; // 实验组 } else { $group = 'control'; // 对照组 }
$recommendedArticles = []; if ($group == 'experimental') { $recommendedArticles = getExperimentalRecommendations($userId); } elseif($group == 'control') { $recommendedArticles = getControlRecommendations($userId); } // 在页面中展示推荐文章 foreach ($recommendedArticles as $article) { echo $article['title']; }
$articleId = 1234; // 文章ID $clickTime = time(); // 点击时间 // 将用户点击行为记录到数据库中 $query = "INSERT INTO click_log (user_id, article_id, click_time) VALUES ('$userId', '$articleId', '$clickTime')"; // 执行查询操作 $result = mysqli_query($conn, $query);
データ収集の結果に基づいて、実験グループと対照グループのユーザー行動データを比較することで、推奨アルゴリズムまたは戦略の効果を評価できます。
3. 効果評価
効果を評価する場合、通常、実験群と対照群の指標の違いを比較し、統計解析を行う必要があります。一般的に使用される評価指標には、クリック率、コンバージョン率、維持率などが含まれます。
クリックスルー率を例にとると、実験グループと対照グループの平均クリックスルー率を計算し、仮説検定を実行してその差が有意かどうかを判断できます。
// 计算实验组点击率 $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $experimentalClicks = mysqli_fetch_row($result)[0]; $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $experimentalTotal = mysqli_fetch_row($result)[0]; $experimentalCtr = $experimentalClicks / $experimentalTotal; // 计算对照组点击率 $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'control'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $controlClicks = mysqli_fetch_row($result)[0]; $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $controlTotal = mysqli_fetch_row($result)[0]; $controlCtr = $controlClicks / $controlTotal; // 使用假设检验判断差异是否显著 if ($experimentalCtr > $controlCtr) { echo "实验组点击率显著高于对照组"; } elseif ($experimentalCtr < $controlCtr) { echo "实验组点击率显著低于对照组"; } else { echo "实验组点击率与对照组无显著差异"; }
結論:
AB テストと効果評価は、レコメンデーション システムにおいて非常に重要であり、さまざまなレコメンデーション アルゴリズムや戦略の効果を評価し、レコメンド システムのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。この記事では、PHP を使用して AB テストとレコメンデーション システムの効果評価を構築する基本手順と、対応するコード例を紹介します。この記事を読んで、レコメンデーションシステムにおけるABテストと効果評価の役割をより深く理解し、応用していただければ幸いです。
以上がPHPを使ってABテストやレコメンドシステムの効果評価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。