PHP와 머신러닝: 사용자 행동 분석 및 맞춤형 추천을 수행하는 방법

PHP 및 기계 학습: 사용자 행동 분석 및 맞춤 추천 수행 방법

요약:
인터넷의 급속한 발전으로 인해 사용자는 인터넷에서 점점 더 많은 활동을 하고 있습니다. 기업에서는 사용자의 행동과 선호도를 이해하고 개인화된 추천을 제공하는 것이 사용자 확보의 핵심이 되었습니다. 이 기사에서는 사용자 행동 분석 및 맞춤형 추천을 위해 PHP와 머신러닝을 사용하는 방법을 소개하고 코드 예제를 통해 이를 보여줍니다.

1. 배경
지난 몇 년간 개인화된 추천은 인터넷 기업의 중요한 전략이 되었습니다. 개인화된 추천은 사용자의 과거 행동 데이터와 관심 사항을 기반으로 사용자의 선호도에 맞는 제품이나 서비스를 제공함으로써 사용자 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 머신러닝은 강력한 알고리즘 기술로서 대용량 데이터로부터 패턴을 학습하고 발견할 수 있어 개인화 추천 분야에서 널리 활용되고 있습니다.

2. 사용자 행동 분석

1. 데이터 수집
   사용자 행동 분석을 수행하기 전에 사용자 행동 데이터를 수집하고 저장해야 합니다. 사용자 행동 데이터는 사용자의 검색 기록, 구매 기록, 댓글 및 기타 정보를 모니터링하여 얻을 수 있습니다. PHP에서는 MySQL이나 다른 데이터베이스를 사용하여 이 데이터를 저장할 수 있습니다.
2. 데이터 전처리
   머신러닝을 하기 전에 분석과 모델링을 위한 데이터 전처리가 필요합니다. 전처리 단계에는 데이터 정리, 데이터 변환 및 기능 선택이 포함됩니다. PHP는 데이터 전처리를 용이하게 할 수 있는 강력한 문자열 처리 및 데이터 처리 기능을 제공합니다.
3. 특징 추출
   사용자 행동 분석에서는 사용자의 행동과 관심분야를 설명하기 위해 사용자 행동 데이터에서 유용한 특징을 추출해야 합니다. 검색시간, 구매빈도, 클릭수 등 PHP에서는 문자열 처리 및 분석 기능을 통해 이러한 기능을 추출할 수 있습니다.

3. 맞춤형 추천

1. 콘텐츠 기반 추천
   콘텐츠 기반 추천은 사용자의 과거 행동과 관심사를 기반으로 유사한 콘텐츠를 추천합니다. 이는 텍스트 분석 및 유사성 계산을 통해 달성할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

<?php
  
// 输入用户喜欢的物品列表
$user_items = array("电影1", "电影2", "音乐1", "音乐2");
  
// 所有物品的特征
$all_items = array(
    "电影1" => "喜剧",
    "电影2" => "动作",
    "电影3" => "剧情",
    "音乐1" => "流行",
    "音乐2" => "摇滚",
    "音乐3" => "古典"
);
  
// 计算相似度
$similar_items = array();
foreach ($all_items as $item => $feature) {
    $similarity = similarity($user_items, $feature);
    $similar_items[$item] = $similarity;
}
  
// 按相似度降序排序
arsort($similar_items);
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array_slice($similar_items, 0, 3);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $similarity) {
    echo $item . " (相似度：" . $similarity . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($user_items, $feature) {
    $similarity = 0;
    foreach ($user_items as $user_item) {
        if ($feature == $all_items[$user_item]) {
            $similarity++;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

2. 협업 필터링 추천
   협업 필터링 추천은 사용자와 항목의 유사성을 기반으로 다른 사용자가 좋아하는 항목을 현재 사용자에게 추천하는 것입니다. 이는 사용자 간의 관심 유사도를 계산하여 달성할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

<?php
  
// 用户对物品的评分矩阵
$ratings = array(
    "用户1" => array("电影1" => 5, "电影2" => 4, "音乐1" => 3),
    "用户2" => array("电影1" => 2, "电影3" => 4, "音乐2" => 5),
    "用户3" => array("音乐1" => 4, "音乐2" => 3, "音乐3" => 2)
);
  
// 计算用户之间的相似度
$user_similarity = array();
foreach ($ratings as $user1 => $items1) {
    foreach ($ratings as $user2 => $items2) {
        if ($user1 != $user2) {
            $similarity = similarity($items1, $items2);
            $user_similarity[$user1][$user2] = $similarity;
        }
    }
}
  
// 按相似度降序排序
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    arsort($similarity);
    $user_similarity[$user] = $similarity;
}
  
// 推荐前n个物品
$recommend_items = array();
foreach ($user_similarity as $user => $similarity) {
    foreach ($similarity as $similarity_user => $similarity_value) {
        foreach ($ratings[$similarity_user] as $item => $rating) {
            if (!isset($ratings[$user][$item])) {
                $recommend_items[$item] += $rating * $similarity_value;
            }
        }
    }
}
  
// 按推荐值降序排序
arsort($recommend_items);
  
// 输出推荐结果
foreach ($recommend_items as $item => $recommend_value) {
    echo $item . " (推荐值：" . $recommend_value . ")" . "<br>";
}
  
// 计算相似度函数
function similarity($items1, $items2) {
    $similarity = 0;
    foreach ($items1 as $item => $score1) {
        if (isset($items2[$item])) {
            $score2 = $items2[$item];
            $similarity += $score1 * $score2;
        }
    }
    return $similarity;
}
  
?>

결론:
이 기사에서는 사용자 행동 분석 및 개인화 추천을 위해 PHP와 기계 학습을 사용하는 방법을 소개합니다. 사용자의 행동 데이터를 수집하고, 데이터를 전처리하고, 유용한 기능을 추출하고, 콘텐츠 기반 추천 알고리즘과 협업 필터링을 활용하여 사용자에게 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 본 글이 사용자 행동 분석 및 개인화 추천에 대한 연구 개발에 도움이 되기를 바랍니다.

참고자료:

1. Zhang Moumou. PHP 및 기계 학습 [M]. Tsinghua University Press, 2009.
2. Li Moumou. XX 대학 석사 학위 논문, 2017. .

위 내용은 PHP와 머신러닝: 사용자 행동 분석 및 맞춤형 추천을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!