PHP를 사용하여 클릭률 추정 및 광고 추천 모델을 구현하는 방법

PHP를 사용하여 클릭률 추정 및 광고 추천 모델을 구현하는 방법

클릭률 추정 및 광고 추천 모델은 인터넷 광고 분야에서 매우 중요한 기술입니다. 클릭률 추정은 광고주가 광고 클릭 수를 더 잘 추정하여 광고 리소스를 적절하게 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다. 광고 추천 모델은 사용자의 관심과 행동에 따라 적절한 광고를 추천하여 광고 전환율을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP 언어를 사용하여 클릭률 추정 및 광고 추천 모델을 구현하는 방법을 소개하고 독자가 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 코드 예제를 첨부합니다.

1. 클릭률 예측 모델

클릭률 예측 모델은 사용자의 과거 행동과 광고의 특성을 기반으로 사용자의 광고 클릭률을 예측합니다. 일반적으로 사용되는 클릭률 예측 모델에는 선형 회귀 모델, 로지스틱 회귀 모델, 그래디언트 부스팅 의사결정 트리 모델이 포함됩니다.

다음은 클릭률 추정을 달성하기 위해 로지스틱 회귀 모델을 사용하는 PHP 코드의 예입니다.

<?php
// 训练数据
$trainingData = [
    [2, 0, 1, 1],
    [3, 1, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1],
    [4, 0, 1, 0],
];

// 训练目标
$targets = [1, 0, 1, 0];

// 载入逻辑回归模型库
require_once('LogisticRegression.php');

// 初始化逻辑回归模型
$model = new LogisticRegression();

// 使用训练数据训练模型
$model->train($trainingData, $targets);

// 预测新数据
$newData = [2, 0, 0, 1];
$prediction = $model->predict($newData);

// 输出预测结果
echo "点击率预估：" . $prediction;
?>

위 코드에서는 훈련 데이터 세트와 해당 목표 값을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 훈련합니다. 그런 다음 훈련된 모델을 사용하여 새 데이터를 예측하고 예상 클릭률을 얻을 수 있습니다.

2. 광고 추천 모델

광고 추천 모델은 사용자의 관심사와 행동 특성을 바탕으로 적합한 광고를 추천합니다. 일반적으로 사용되는 광고 추천 모델에는 협업 필터링 모델, 콘텐츠 추천 모델, 딥 러닝 모델이 포함됩니다.

다음은 협업 필터링 모델을 사용하여 광고 추천을 구현하는 PHP 코드의 예입니다.

<?php
// 用户-广告兴趣矩阵
$interestMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0],
];

// 广告-特征矩阵
$featureMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0],
];

// 计算用户和广告之间的相似度
function similarity($user, $ad) {
    $numerator = 0;
    $denominator = 0;
    for ($i = 0; $i < count($user); $i++) {
        $numerator += $user[$i] * $ad[$i];
        $denominator += pow($user[$i], 2) * pow($ad[$i], 2);
    }
    return $numerator / sqrt($denominator);
}

// 为用户推荐广告
function recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user) {
    $recommendations = [];
    for ($i = 0; $i < count($featureMatrix); $i++) {
        $similarity = similarity($interestMatrix[$user], $featureMatrix[$i]);
        array_push($recommendations, $similarity);
    }
    return $recommendations;
}

// 设置用户
$user = 0;

// 获取广告推荐列表
$recommendations = recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user);

// 输出推荐结果
echo "广告推荐列表：" . implode(", ", $recommendations);
?>

위 코드에서는 먼저 사용자-광고 관심 행렬과 광고-특징 행렬을 정의한 후 유사도를 계산합니다. 사용자와 광고 Dulai는 사용자에게 광고를 추천합니다. 마지막으로 추천 목록을 가져와서 결과를 출력할 수 있습니다.

요약:

이 글에서는 PHP를 사용하여 클릭률 추정 및 광고 추천 모델을 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 첨부합니다. 이러한 모델을 통해 광고주는 광고 클릭 수를 더 잘 예측하고 적절한 광고를 추천함으로써 광고 효과와 전환율을 높일 수 있습니다. 독자들은 이러한 모델을 학습하고 적용함으로써 인터넷 광고의 효과를 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이 글이 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다!

위 내용은 PHP를 사용하여 클릭률 추정 및 광고 추천 모델을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!