PHP를 사용하여 AB 테스트를 구축하고 추천 시스템의 효과 평가를 수행하는 방법

PHP를 사용하여 추천 시스템의 AB 테스트 및 효과 평가를 구축하는 방법

소개:
추천 시스템은 현대 인터넷 애플리케이션에서 매우 중요한 부분입니다. 이는 사용자의 행동 데이터와 개인 정보를 기반으로 사용자가 관심을 가질 수 있는 콘텐츠를 추천할 수 있습니다. 환경 설정. 추천 시스템을 구축하는 과정에서 AB 테스트와 효과 평가는 매우 중요한 단계입니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 추천 시스템의 AB 테스트 및 효과 평가를 구축하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

1. AB 테스트의 원리 및 단계
AB 테스트는 다양한 버전의 추천 알고리즘 또는 전략 간의 사용자 행동 차이를 평가하기 위해 고안된 비교 실험입니다. AB 테스트의 기본 단계는 다음과 같습니다.

1. 실험 목표 설정: 테스트할 권장 알고리즘이나 전략, 예상 효과를 명확히 합니다.
2. 무작위 그룹화: 사용자를 무작위로 실험 그룹과 통제 그룹으로 나눕니다. 실험 그룹은 새로운 추천 알고리즘이나 전략을 받고, 통제 그룹은 기존 추천 알고리즘이나 전략을 사용합니다.
3. 실험 실행: 그룹화 결과를 바탕으로 동일한 환경에서 실험군과 통제군에 서로 다른 추천 알고리즘이나 전략을 적용합니다.
4. 데이터 수집 및 분석: 사용자 행동 데이터를 수집 및 분석하고, 실험군과 대조군의 차이를 비교하여 권장 알고리즘이나 전략의 효과를 평가합니다.

2. AB 테스트에 PHP 사용

1. 실험 및 통제 그룹 설정:
   AB 테스트를 구현하려면 먼저 사용자를 실험 그룹과 통제 그룹으로 무작위로 그룹화해야 합니다. PHP에서는 rand() 함수를 사용하여 난수를 생성하고 난수의 범위에 따라 실험군과 대조군을 구분할 수 있습니다.

$userId = 123; // 用户ID
$randomNumber = rand(1, 100); // 生成1-100之间的随机数

if ($randomNumber <= 50) {
    $group = 'experimental'; // 实验组
} else {
    $group = 'control'; // 对照组
}

2. 실험 실행:
   그룹화 결과에 따라 실험군과 대조군에 서로 다른 추천 알고리즘이나 전략을 적용합니다. 추천 기사를 예로 들면, 그룹화 결과를 바탕으로 사용자가 실험군에 속하는지, 대조군에 속하는지 판단하고, 각각 다른 추천 기능을 호출합니다.

$recommendedArticles = [];

if ($group == 'experimental') {
    $recommendedArticles = getExperimentalRecommendations($userId);
} elseif($group == 'control') {
    $recommendedArticles = getControlRecommendations($userId);
}

// 在页面中展示推荐文章
foreach ($recommendedArticles as $article) {
    echo $article['title'];
}

3. 데이터 수집 및 분석:
   실험을 실행하는 동안 그에 따라 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 사용자의 클릭 행위를 예로 들면, 사용자가 기사를 클릭하면 관련 데이터가 데이터베이스에 저장될 수 있습니다.

$articleId = 1234; // 文章ID
$clickTime = time(); // 点击时间

// 将用户点击行为记录到数据库中
$query = "INSERT INTO click_log (user_id, article_id, click_time) 
          VALUES ('$userId', '$articleId', '$clickTime')";

// 执行查询操作
$result = mysqli_query($conn, $query);

데이터 수집 결과를 바탕으로 실험군과 대조군의 사용자 행동 데이터를 비교하여 추천 알고리즘이나 전략의 효과를 평가할 수 있습니다.

3. 효과 평가
효과를 평가할 때는 일반적으로 실험군과 대조군의 지표 차이를 비교하고 통계적 분석을 수행하는 것이 필요합니다. 일반적으로 사용되는 평가 지표로는 클릭률, 전환율, 유지율 등이 있습니다.

클릭률을 예로 들어 실험군과 대조군의 평균 클릭률을 계산하고, 그 차이가 유의미한지 가설 검정을 실시할 수 있습니다.

// 计算实验组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$experimentalTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$experimentalCtr = $experimentalClicks / $experimentalTotal;

// 计算对照组点击率
$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlClicks = mysqli_fetch_row($result)[0];

$query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$controlTotal = mysqli_fetch_row($result)[0];

$controlCtr = $controlClicks / $controlTotal;

// 使用假设检验判断差异是否显著
if ($experimentalCtr > $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著高于对照组";
} elseif ($experimentalCtr < $controlCtr) {
    echo "实验组点击率显著低于对照组";
} else {
    echo "实验组点击率与对照组无显著差异";
}

결론:
AB 테스트와 효과 평가는 추천 시스템에서 매우 중요합니다. 이는 다양한 추천 알고리즘이나 전략의 효과를 평가하고 추천 시스템의 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 추천 시스템의 AB 테스트 및 효과 평가를 구축하는 기본 단계를 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 이 글을 읽으면서 독자들이 추천 시스템에서 AB 테스트와 효과 평가의 역할을 더 잘 이해하고 적용할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 AB 테스트를 구축하고 추천 시스템의 효과 평가를 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!