PHP와 기계 학습: 지능형 추천 시스템을 구현하는 방법

PHP 및 기계 학습: 지능형 추천 시스템 구현 방법

소개:
인터넷의 발달과 함께 사람들은 정보를 얻고 상품을 구매하기 위해 점점 더 온라인 플랫폼에 의존하고 있습니다. 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 많은 온라인 플랫폼에서 지능형 추천 시스템을 사용하기 시작했습니다. 지능형 추천 시스템은 과거 행동 및 선호도를 기반으로 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 자동으로 추천할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 지능형 추천 시스템을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 수집 및 전처리:
지능형 추천 시스템 구현의 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 전처리하는 것입니다. 전자상거래 플랫폼에서는 사용자의 검색 기록, 구매 기록, 리뷰 등의 데이터가 수집될 수 있습니다. 정확성을 높이기 위해 지리적 위치, 사용자 속성 등과 같은 다른 요소 수집을 고려할 수도 있습니다. PHP에서는 MySQL과 같은 데이터베이스를 사용하여 이 데이터를 저장할 수 있습니다.

다음은 사용자 기록 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위한 간단한 PHP 코드 예제입니다.

<?php
// 连接数据库
$servername = "localhost";
$username = "username";
$password = "password";
$dbname = "database";
$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);
if ($conn->connect_error) {
    die("连接数据库失败: " . $conn->connect_error);
}

// 用户历史数据
$user_id = 1; // 用户ID
$item_id = 1; // 商品ID

// 将用户历史数据插入数据库
$sql = "INSERT INTO user_history (user_id, item_id) VALUES ('$user_id', '$item_id')";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
    echo "用户历史数据插入成功";
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . $conn->error;
}

// 关闭数据库连接
$conn->close();
?>

2. 기능 엔지니어링 및 알고리즘 선택:
지능형 추천 시스템에서 기능 엔지니어링은 중요한 단계입니다. 기능 엔지니어링은 원시 데이터를 기계 학습 알고리즘에 제공할 수 있는 기능으로 변환하는 것입니다. 일반적인 기능에는 사용자의 나이, 성별, 지리적 위치, 검색 기록, 구매 기록 등이 포함됩니다. 특징의 종류에 따라 원-핫 인코딩, 라벨 인코딩 등 다양한 인코딩 방법을 사용할 수 있습니다.

적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하는 것도 지능형 추천 시스템 구현의 핵심입니다. 일반적으로 사용되는 알고리즘에는 협업 필터링, 콘텐츠 필터링, 연관 규칙 등이 포함됩니다. PHP에서 이러한 알고리즘은 PHP-ML 또는 PHP-ANN과 같은 기계 학습 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다.

다음은 협업 필터링 알고리즘 모델을 교육하기 위한 간단한 PHP 코드 예입니다.

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCollaborativeFilteringNeighborhood;
use PhpmlCollaborativeFilteringRatingMatrix;
use PhpmlMathMatrix;
use PhpmlMathStatisticMean;

// 用户评分矩阵
$ratings = new RatingMatrix([
    [3, 4, 0, 3, 2],
    [4, 3, 1, 5, 5],
    [1, 2, 4, 0, 3],
    [4, 4, 0, 4, 2],
]);

// 计算用户之间的相似度
$similarityMatrix = new Matrix($ratings->userSimilarities());

// 找到最相似的用户
$bestMatches = Neighborhood::findBestMatches($similarityMatrix->toArray(), 0);

// 根据最相似的用户生成推荐
$user = 0; // 用户ID
$recommendations = Neighborhood::userBased($user, $ratings->toArray(), $bestMatches, 3);

// 输出推荐结果
echo "用户 " . $user . "的推荐结果：";
foreach ($recommendations as $item => $rating) {
    echo "商品 " . $item . "，评分：" . $rating . "<br>";
}
?>

3. 추천 모델의 최적화 및 평가:
추천 모델의 정확성과 성능을 향상시키기 위해 일부 최적화를 수행할 수 있습니다. . 예를 들어, 추천 결과를 조정하기 위해 사용자 선호도 가중치 및 시간 감소와 같은 요소를 도입할 수 있습니다. 또한 교차 검증과 같은 기술을 사용하여 모델 성능을 평가할 수 있습니다.

다음은 추천 모델의 교차 검증을 위한 간단한 PHP 코드 예입니다.

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCrossValidationCrossValidation;
use PhpmlDatasetDemoWineDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlClassificationSVC;

// 加载示例数据集
$dataset = new WineDataset();

// 划分数据集为训练集和测试集
$cv = new CrossValidation($dataset, $classifier = new SVC(), 5);

// 计算模型的准确性
$accuracy = Accuracy::score($cv->getTestLabels(), $cv->getPredictedLabels());

// 输出准确性结果
echo "模型的准确性：" . $accuracy;
?>

결론:
PHP와 기계 학습 알고리즘의 결합을 통해 지능형 추천 시스템을 구현하고 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 구현 과정에서는 데이터를 수집 및 전처리하고, 기능 엔지니어링을 수행하고, 적절한 기계 학습 알고리즘을 선택해야 합니다. 동시에 추천 모델을 최적화하고 교차 검증과 같은 기술을 사용하여 모델 성능을 평가할 수도 있습니다. 이 글이 지능형 추천 시스템을 구현하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

참조 자료:

• PHP-ML: https://github.com/php-ai/php-ml
• PHP-ANN: https://github.com/pear/PHP_Ann

위 내용은 PHP와 기계 학습: 지능형 추천 시스템을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!