PHP를 사용하여 사용자 쇼핑 행동 분석 및 추천 모델을 구축하는 방법

PHP를 사용하여 사용자 쇼핑 행동 분석 및 추천 모델을 구축하는 방법

인터넷 시대에 사용자 쇼핑 행동은 주요 전자상거래 플랫폼의 중요한 연구 대상이 되었습니다. 사용자의 구매기록을 분석하여 사용자의 선호도와 요구사항을 파악하고, 사용자 행동에 따른 상품 추천을 통해 사용자 만족도와 구매율을 높일 수 있습니다. 이 기사에서는 코드 예제와 함께 PHP를 사용하여 간단한 사용자 쇼핑 행동 분석 및 추천 모델을 구축하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 수집 및 전처리
   먼저 전자상거래 플랫폼의 데이터베이스에서 사용자 구매 기록을 수집해야 합니다. SQL 문을 사용하여 데이터베이스를 쿼리하고 결과를 배열이나 개체에 저장할 수 있습니다. 코드 예제에서는 구매 기록이 buys라는 배열에 저장되어 있다고 가정합니다.

$purchases = array(
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'A'),
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'B'),
    array('user_id' => 2, 'product_id' => 'C'),
    array('user_id' => 3, 'product_id' => 'A'),
    // ... 其他购买记录
);

그런 다음 구매 수가 적은 사용자 및 제품을 필터링하거나 사용자 및 제품에 번호를 매기는 등 일부 데이터 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. 코드 예제에서는 2차원 배열을 사용하여 사용자 번호와 항목 번호를 각각 저장합니다.

$users = array();
$products = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($users[$user_id])) {
        $users[$user_id] = count($users) + 1;
    }

    if (!isset($products[$product_id])) {
        $products[$product_id] = count($products) + 1;
    }
}

2. 쇼핑 행동 분석 모델 구축
   다음으로 연관 규칙 분석 모델과 같은 쇼핑 행동 분석 모델을 구축할 수 있습니다. 연관 규칙 분석은 사용자가 상품을 구매할 때의 상관관계를 마이닝하고, 사용자가 구매한 상품을 기반으로 다른 관련 상품을 추천할 수 있습니다.

코드 예제에서는 2차원 배열 트랜잭션을 사용하여 각 사용자의 구매 기록을 저장합니다. 그런 다음 구매 기록을 순회하여 항목 간의 지지도와 신뢰도를 계산하고 연관 배열 규칙에 저장합니다.

$transactions = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($transactions[$user_id])) {
        $transactions[$user_id] = array();
    }

    $transactions[$user_id][] = $product_id;
}

$rules = array();

foreach ($transactions as $transaction) {
    $count = count($transaction);

    for ($i = 0; $i < $count - 1; $i++) {
        $item_i = $transaction[$i];

        for ($j = $i+1; $j < $count; $j++) {
            $item_j = $transaction[$j];
            
            if (!isset($rules[$item_i][$item_j])) {
                $rules[$item_i][$item_j] = 1;
            } else {
                $rules[$item_i][$item_j]++;
            }
        }
    }
}

// 计算支持度和置信度

foreach ($rules as $item_i => $rule) {
    foreach ($rule as $item_j => $count) {
        $support = $count / $users_count;
        $confidence = $count / $products_count[$item_i];

        // 存储支持度和置信度

        $rules[$item_i][$item_j] = array(
            'support' => $support,
            'confidence' => $confidence
        );
    }
}

3. 쇼핑 행동 모델 기반 추천
   마지막으로 쇼핑 행동 모델 기반 상품 추천이 가능합니다. 예를 들어, 사용자가 구매한 상품에 대해서는 연관 규칙 모델을 기반으로 다른 관련 상품을 추천할 수 있습니다.

코드 예제에서는 연관 규칙 모델을 쿼리하고 사용자가 구매한 제품을 기반으로 추천 결과를 반환하는 추천제품 함수를 제공합니다.

function recommendProducts($user_id) {
    global $rules;
    global $transactions;
    global $products;

    $transaction = $transactions[$user_id];
    $recommendations = array();

    foreach ($transaction as $item_i) {
        if (isset($rules[$item_i])) {
            foreach ($rules[$item_i] as $item_j => $rule) {
                if (!in_array($item_j, $transaction)) {
                    $recommendations[$item_j] = $rule['confidence'];
                }
            }
        }
    }

    // 按推荐度排序

    arsort($recommendations);

    // 返回推荐结果

    return array_keys($recommendations);
}

// 示例使用

$user_id = 1;
$recommendations = recommendProducts($user_id);

echo "为用户 $user_id 推荐的商品：";
foreach ($recommendations as $product_id) {
    echo $products[$product_id] . " ";
}

위의 단계를 통해 간단한 사용자 쇼핑 행동 분석 및 추천 모델 구축을 완료했습니다. 물론 이는 단순한 예시일 뿐 실제 쇼핑 행동 분석 및 추천 모델은 이보다 더 복잡하고 규모가 클 수 있다. 그러나 이 예는 입문서 역할을 할 수 있으며 더 복잡한 모델을 구축하기 위한 아이디어를 제공할 수 있습니다.

요약:
이 기사에서는 PHP를 사용하여 사용자 쇼핑 행동 분석 및 추천 모델을 구축하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제가 함께 제공됩니다. 이 모델은 사용자의 구매 기록을 바탕으로 사용자의 선호도와 요구 사항을 분석하고, 연관 규칙에 따라 상품을 추천할 수 있습니다. 이 글이 여러분에게 쇼핑 행동 분석과 추천 모델 구축에 대한 참고 자료를 제공하고, 이 분야의 지식을 더 잘 이해하고 적용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 사용자 쇼핑 행동 분석 및 추천 모델을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!