PHP를 사용하여 WeChat 애플릿에서 추천 목록 기능을 구현하는 방법

모바일 인터넷의 인기로 인해 WeChat 미니 프로그램은 사람들의 삶에 없어서는 안 될 부분이 되었습니다. 다양하고 풍부한 기능을 제공할 뿐만 아니라 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. WeChat 미니 프로그램에서 추천 목록은 매우 중요한 기능 중 하나입니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 WeChat 미니 프로그램에서 추천 목록 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. 추천 알고리즘

추천 알고리즘은 추천 목록 기능을 구현하는 데 중요한 기반이 되며, 추천 목록의 내용과 정렬 방법을 결정합니다. 현재 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘에는 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링 추천, 딥러닝 추천 등이 있습니다. 여기서는 추천 목록의 구현 방법을 소개하기 위해 협업 필터링 알고리즘을 예로 들어 보겠습니다.

협업 필터링 알고리즘을 기반으로 한 추천 시스템은 크게 사용자 기반 협업 필터링 추천과 항목 기반 협업 필터링 추천의 두 가지 범주로 나뉩니다. 전자는 사용자 간의 유사도를 계산하여 추천을 하고, 후자는 항목 간의 유사도를 계산하여 추천을 합니다. WeChat 애플릿에서 추천 목록 기능을 구현할 때 두 가지 방법을 선택할 수 있습니다.

1) 사용자 기반 협업 필터링 추천

사용자 기반 협업 필터링 추천은 주로 ​​사용자가 좋아하는 콘텐츠 간의 유사성을 계산하여 유사성을 추천합니다. 구체적인 구현 방법은 다음과 같습니다.

1.1 사용자 항목 평가 행렬 구성

먼저 사용자 항목 평가 행렬을 구성해야 합니다. 행렬의 각 요소는 항목에 대한 사용자 평가를 나타냅니다. 사용자가 항목을 평가하지 않은 경우 위치는 0입니다.

1.2 사용자 간 유사도 계산

다음으로 사용자 간 유사도를 계산해야 합니다. 여기서는 Pearson 상관 계수 또는 코사인 유사성을 사용하여 사용자 간의 유사성을 계산할 수 있습니다. 계산된 유사도 값이 클수록 두 사용자가 더 유사하다는 것을 의미합니다.

1.3 대상 사용자와 유사한 사용자 그룹 찾기

대상 사용자와 유사한 사용자 그룹을 찾으려면 모든 사용자의 유사성을 정렬하고 가장 유사성이 높은 사용자 그룹을 선택할 수 있습니다. 추천.

1.4 타겟 유저와 유사한 상품군 찾기

타겟 유저와 유사한 상품군을 찾으려면, 유저가 평가하지 않은 상품에 대한 타겟 유저의 관심도를 계산하면 되고, 관심도가 가장 높은 제품 그룹을 선택합니다.

위 단계를 통해 사용자 기반 협업 필터링 추천 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

2) 아이템 기반 협업 필터링 추천

아이템 기반 협업 필터링 추천은 주로 ​​아이템간 유사도를 계산하여 유사한 아이템을 추천해 줍니다. 구체적인 구현 방법은 다음과 같습니다.

2.1 아이템-사용자 평점 매트릭스 구성

먼저, 아이템-사용자 평점 매트릭스를 구성해야 합니다. 행렬의 각 요소는 사용자가 평가한 항목의 점수를 나타냅니다. 사용자가 항목을 평가하지 않은 경우 위치는 0입니다.

2.2 항목 간 유사성 계산

다음으로 항목 간 유사성을 계산해야 합니다. 항목 간의 유사성은 코사인 유사성 또는 Jaccard 유사성을 사용하여 계산할 수 있습니다. 계산된 유사도 값이 클수록 두 항목이 더 유사한 것입니다.

2.3 대상 항목과 유사한 항목 그룹 찾기

대상 항목과 유사한 항목 그룹을 찾으려면 모든 항목의 유사성을 정렬하고 가장 유사성이 높은 항목 그룹을 선택하면 됩니다. 추천.

2.4 대상 항목에 관심이 있는 사용자 그룹 찾기

대상 항목에 관심이 있는 사용자 그룹을 찾으려면 대상 항목이 이 그룹에서 평가하지 않은 항목에 미치는 영향을 계산할 수 있습니다. 사용자 중에서 가장 영향력이 큰 그룹을 선택합니다. 사용자가 추천합니다.

위 단계를 통해 아이템 기반 협업 필터링 추천 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

2. 추천 목록 구현

추천 목록 구현 시 다음 단계를 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

2.1 사용자 정보 얻기

먼저 사용자 ID, 사용자 등 사용자 정보를 얻어야 합니다. 검색 기록 등

2.2 추천 알고리즘을 활용한 추천 목록 산출

사용자 정보에 따라 위에서 언급한 추천 알고리즘을 이용하여 사용자가 관심을 가질 만한 항목 목록을 산출합니다. 산출된 추천 목록은 사용자 정보에 따라 정렬될 수 있습니다. 관심도가 높고 순위가 높은 항목을 사용자에게 추천할 수 있습니다.

2.3 추천 목록 표시

계산된 추천 목록을 사용자에게 표시하며, 사용자는 제품을 검색할지, 구매할지 선택할 수 있습니다.

3. 결론

위 단계를 통해 WeChat 미니 프로그램에서 추천 목록 기능을 구현할 수 있습니다. 추천 알고리즘의 선택 및 구현은 추천 목록의 정확성과 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치므로 선택 및 최적화는 실제 개발 시 실제 비즈니스 요구 사항을 기반으로 해야 합니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 WeChat 애플릿에서 추천 목록 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!