집 >백엔드 개발 >PHP 튜토리얼 >PHP로 추천 알고리즘을 구현하는 방법

PHP로 추천 알고리즘을 구현하는 방법

王林원래의: 2023-07-08 23:06:081929검색

소개:
추천 알고리즘은 오늘날의 인터넷 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며 사용자의 행동과 선호도에 따라 개인화된 추천 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 널리 사용되는 스크립팅 언어인 PHP를 사용하여 추천 알고리즘을 구현할 수도 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 협업 필터링을 기반으로 하는 간단한 추천 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. 협업 필터링 알고리즘이란? 협업 필터링은 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘으로 사용자 간의 공통 관심사를 분석하여 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠를 추천합니다. 협업 필터링 알고리즘은 사용자 간의 유사성을 기반으로 현재 사용자와 취미가 유사한 다른 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자의 항목 평가를 기반으로 현재 사용자에게 추천을 제공합니다. 협업 필터링 알고리즘은 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

아이템 기반 협업 필터링: 현재 사용자가 관심 있는 아이템과 다른 아이템 간의 유사성을 활용하여 추천합니다.

이 글에서는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 예로 들어 PHP를 사용하여 추천 알고리즘을 구현하는 방법을 소개합니다.

2. 구현 단계

추천 알고리즘은 제품에 대한 사용자 평가, 좋아하는 영화, 검색 기록 등과 같은 사용자 행동 데이터에 의존해야 합니다. 예제를 단순화하기 위해 사용자 ID, 항목 ID 및 항목에 대한 사용자 평가와 같은 필드가 포함된 사용자 행동 데이터 테이블이 이미 있다고 가정합니다.
사용자 간 유사도 계산
사용자 간 유사도 계산이 협업 필터링 알고리즘의 핵심입니다. 일반적으로 사용되는 유사성 계산 방법에는 유클리드 거리, 피어슨 상관 계수 등이 있습니다. 여기서는 Pearson 상관 계수를 사용하여 사용자 간의 유사성을 계산합니다. Pearson 상관 계수의 공식은 다음과 같습니다.
```
similarity(u, v) = sum((r(u, i) - avg(u)) * (r(v, i) - avg(v))) / (sqrt(sum((r(u, i) - avg(u))^2)) * sqrt(sum((r(v, i) - avg(v))^2)))
```
여기서 유사성(u, v)는 사용자 u와 v 간의 유사성을 나타내고, r(u, i)는 사용자 u의 항목 i에 대한 평가를 나타내고, avg(u)는 사용자를 나타냅니다. 당신의 평균 평가.

다음은 Pearson 상관 계수를 계산하는 PHP 함수의 예입니다.

function pearson($ratings1, $ratings2) {
  $sum1 = $sum2 = $sumSq1 = $sumSq2 = $pSum = 0;
  $n = count($ratings1);

  foreach ($ratings1 as $item => $rating) {
    if (array_key_exists($item, $ratings2)) {
      $sum1 += $rating;
      $sum2 += $ratings2[$item];
      $sumSq1 += pow($rating, 2);
      $sumSq2 += pow($ratings2[$item], 2);
      $pSum += $rating * $ratings2[$item];
    }
  }

  $num = $pSum - ($sum1 * $sum2 / $n);
  $den = sqrt(($sumSq1 - pow($sum1, 2) / $n) * ($sumSq2 - pow($sum2, 2) / $n));

  if ($den == 0) return 0;

  return $num / $den;
}

이 함수는 두 개의 평가 배열을 매개변수로 받고 두 평가 배열 사이의 Pearson 상관 계수를 반환합니다.

사용자 간의 유사성을 계산한 후 유사성을 기반으로 현재 사용자에게 추천을 제공할 수 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다.
K명의 사용자 평가 데이터를 바탕으로 현재 사용자가 평가하지 않은 항목을 추천합니다.

다음은 PHP에서 사용자를 추천하는 함수의 예입니다.

function recommend($user, $data, $k) {
  $total = array();
  $simSum = array();

  foreach ($data as $otherUser => $ratings) {
    if ($otherUser != $user) {
      $similarity = pearson($data[$user], $ratings);

      if ($similarity > 0) {
        foreach ($ratings as $item => $rating) {
          if (!array_key_exists($item, $data[$user])) {
            if (!array_key_exists($item, $total)) {
              $total[$item] = 0;
              $simSum[$item] = 0;
            }

            $total[$item] += $rating * $similarity;
            $simSum[$item] += $similarity;
          }
        }
      }
    }
  }

  $recommendations = array();
  foreach ($total as $item => $score) {
    $recommendations[$item] = $score / $simSum[$item];
  }

  arsort($recommendations);
  return $recommendations;
}

이 함수는 현재 사용자, 사용자 행동 데이터, 추천할 항목 수 k를 매개변수로 전달받고 추천을 나타내는 연관 배열을 반환합니다. 결과에서 키는 항목 ID이고 값은 추천 점수입니다.

4. 요약

협업 필터링 알고리즘은 개인화된 추천 콘텐츠를 달성할 수 있는 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘입니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 간단한 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 물론, 대규모 데이터 처리, 과적합 방지 등 실제 응용에서는 많은 세부 사항과 성능 최적화를 고려해야 합니다. 이 기사가 추천 알고리즘 구현을 시작하는 데 도움이 되고 추가 심층 연구를 위한 참고 자료를 제공할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 PHP로 추천 알고리즘을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명：

이전 기사：PHP를 사용하여 JD Industrial Platform API 인터페이스에 연결하여 제품 리뷰 관리 기능을 구현하세요!다음 기사：PHP를 사용하여 JD Industrial Platform API 인터페이스에 연결하여 제품 리뷰 관리 기능을 구현하세요!