PHP を使用してインテリジェントな推奨事項とパーソナライズされた推奨事項を実装する方法

PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーションとパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装する方法

はじめに:
今日のインターネット時代では、パーソナライズされたレコメンデーション システムがさまざまな分野で広く使用されています。 . eコマース、ソーシャルメディア、ニュース情報など。インテリジェントなレコメンデーション機能とパーソナライズされたレコメンデーション機能は、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザーの定着率を高め、コンバージョン率を高める上で重要な役割を果たします。この記事では、PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション機能とパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装する方法を紹介し、関連するコード例を示します。

1. インテリジェントなレコメンデーションの原則
インテリジェントなレコメンデーションは、ユーザーの過去の行動や個人的な興味に基づいて関連コンテンツを自動的に推奨し、主に次の原則に基づいています:

1. コラボレーションフィルタリング (協調フィルタリング): ユーザーの過去の行動や興味を分析することによって、それらに似た他のユーザーを見つけ、これらのユーザーの過去の好みに基づいてコンテンツを推奨します;
2. コンテンツ フィルタリング (コンテンツ フィルタリング): 分析することによってitems アイテム間の類似性に基づいて、ユーザーの過去の興味に似たアイテムを推奨します;
3. ハイブリッド レコメンデーション: 協調フィルタリングとコンテンツ フィルタリングの手法を総合的に使用してレコメンデーションを作成します。

2. インテリジェントなレコメンデーションの実装
PHP では、インテリジェントなレコメンデーションとパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装するために、データベースを使用してユーザー行動データとアイテム情報を保存し、アルゴリズムを使用してレコメンデーションの計算を実行できます。 。インテリジェント レコメンデーション機能を実装するための一般的な手順は次のとおりです。

1. データベース テーブルの作成
   最初に、2 つのデータベース テーブルを作成します。1 つはユーザー ID、アイテム ID、動作タイプなど、もう 1 つはアイテム ID、名前、説明などのアイテム情報を保存するために使用されます。

CREATE TABLE `user_action` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `action_type` tinyint(4) NOT NULL,
  `action_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `item_info` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `description` text NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2. ユーザー行動データの収集
   Web サイトやアプリケーション上で、閲覧、購入、収集などのユーザー行動データを収集し、データベースに保存します。

// 用户浏览商品
function userBrowseItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户浏览记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 1, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

// 用户购买商品
function userBuyItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户购买记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 2, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

3. アイテムの類似性の計算
   ユーザー行動データとアイテム情報に基づいて、アイテム間の類似性を計算するには、コンテンツベースの推奨アルゴリズムまたは協調フィルタリング アルゴリズムを使用できます。

// 计算物品相似度
function calculateItemSimilarity($item_id_1, $item_id_2) {
    // 根据商品特征计算相似度
    // 返回相似度值
}

4. 推奨アルゴリズム
   計算されたアイテムの類似性とユーザーの過去の行動データを使用して、協調フィルタリング、コンテンツ フィルタリング、またはハイブリッド推奨手法を使用して、推奨の計算を実行し、推奨結果を返します。

// 根据用户行为数据进行推荐
function recommendItems($user_id) {
    // 获取用户的浏览、购买等行为数据
    $sql = "SELECT item_id, action_type FROM user_action WHERE user_id = $user_id";
    // 执行SQL语句，并根据用户的行为数据进行推荐计算
    // 返回推荐结果
}

3. パーソナライズされた推奨事項
パーソナライズされた推奨事項は、ユーザーの個人的な興味や好みに基づいており、ユーザーの好みに関連するコンテンツを推奨します。パーソナライズされた推奨事項を実現するために、ユーザーの登録時のアンケートやユーザーのフィードバックを通じて、ユーザーの個人的な興味に関するデータを取得できます。パーソナライズされたレコメンデーション機能を実装するための一般的な手順は次のとおりです。

1. ユーザーのパーソナライズされたデータを収集する
   ユーザーが登録またはログインするときに、個人のフィールドでアンケートに記入するようにユーザーを誘導します。関心を持ったり、フィードバック収集方法を提供したりできます。
2. ユーザーの個人用データ​​の保存
   ユーザーの個人用データ​​をデータベースに保存します。このデータは、ユーザー ID や関心のあるフィールドなどのフィールドで表すことができます。

CREATE TABLE `user_interest` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `interest` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

3. ユーザーのパーソナライズされたデータに基づく推奨
   推奨アルゴリズムに基づいて、ユーザーのパーソナライズされたデータに基づいて推奨の計算が実行されるため、推奨結果がより一致するようになります。ユーザーの個人的な興味や好み。

// 根据用户个性化数据进行推荐
function personalizedRecommendation($user_id) {
    // 获取用户的个性化数据
    $sql = "SELECT interest FROM user_interest WHERE user_id = $user_id";
    // 获取用户的个性化数据，并根据个性化数据进行推荐计算
    // 返回个性化推荐结果
}

結論:
この記事では、PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション機能とパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装する方法を紹介します。ユーザーの履歴行動データとパーソナライズされたデータを収集し、推奨アルゴリズムに基づいて推奨計算を実行することで、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザーの定着率とコンバージョン率を向上させることができます。この記事では簡単な実装方法のみを説明しますが、インテリジェントなレコメンデーション アルゴリズムとパーソナライズされたレコメンデーション アルゴリズムを深く理解して適用することで、より正確で効果的なレコメンド システムを実現できます。

以上がPHP を使用してインテリジェントな推奨事項とパーソナライズされた推奨事項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。