Mereka bentuk algoritma pengesyoran pusat membeli-belah berdasarkan kotak alat PHP

Dengan perkembangan pesat Internet, e-dagang telah menjadi bahagian yang sangat diperlukan dalam kehidupan seharian orang ramai. Di antara peningkatan bilangan laman web e-dagang, algoritma pengesyoran produk amat penting, kerana ia secara langsung mempengaruhi pembentukan keputusan pembelian pengguna. Artikel ini akan membincangkan cara mereka bentuk algoritma pengesyoran pusat beli-belah berdasarkan kotak alat PHP.

1. Konsep asas algoritma pengesyoran

Sistem pengesyoran merujuk kepada sistem yang menggunakan sains komputer, perlombongan data, pembelajaran mesin dan teknologi lain untuk menganalisis, meramal dan membuat pengesyoran yang diperibadikan untuk keperluan pengguna. sistem kelas. Algoritma pengesyoran yang paling biasa digunakan ialah algoritma penapisan kolaboratif, algoritma pengesyoran berasaskan kandungan dan algoritma pengesyoran hibrid.

Algoritma penapisan kolaboratif merujuk kepada mengesyorkan produk atau perkhidmatan yang pengguna mungkin berminat dengan menganalisis gelagat sejarah pengguna. Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan merujuk kepada mengesyorkan barangan atau perkhidmatan yang mungkin diminati pengguna dengan menganalisis sifat dan ciri barangan atau perkhidmatan. Algoritma pengesyoran hibrid menggabungkan kelebihan algoritma penapisan kolaboratif dan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan, dan boleh mengesyorkan produk atau perkhidmatan yang mungkin diminati pengguna dengan lebih tepat.

2. Pengenalan kepada kotak alat PHP

Kotak alat PHP ialah kotak alat yang mengintegrasikan sejumlah besar perpustakaan dan alatan kelas PHP, yang boleh membantu pembangun PHP melaksanakan pelbagai fungsi dengan cepat, dengan itu meningkatkan kecekapan pembangunan dengan ketara . Ia termasuk banyak perpustakaan kelas untuk perlombongan data dan pembelajaran mesin, seperti PHP-ML dan php-ai.

PHP-ML ialah perpustakaan pembelajaran mesin berasaskan PHP yang menyepadukan beberapa algoritma pembelajaran mesin klasik, seperti pepohon keputusan, rangkaian saraf dan pengelompokan, serta menyediakan banyak kaedah prapemprosesan data dan visualisasi data. PHP-ML boleh membantu kami mencipta dan melatih model dengan mudah serta menggunakannya untuk membuat keputusan atau mencapai ramalan.

php-ai ialah perpustakaan kecerdasan buatan PHP dengan pelbagai fungsi AI, seperti pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan. Ia ialah perpustakaan penyepaduan API yang menyepadukan berbilang API kecerdasan buatan ke dalam perpustakaan kelas PHP, sekali gus merealisasikan gabungan PHP dan kecerdasan buatan.

3. Reka bentuk algoritma pengesyoran pusat membeli-belah

Dalam reka bentuk algoritma pengesyoran pusat membeli-belah, kami akan menggunakan algoritma pengesyoran hibrid yang menggabungkan algoritma penapisan kolaboratif dan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan.

Pertama sekali, apabila menggunakan algoritma penapisan kolaboratif, kita perlu menganalisis gelagat sejarah pengguna, seperti item yang disemak imbas atau dibeli oleh pengguna dan mencari persamaan antara gelagat pengguna ini. Kami boleh menggunakan perpustakaan algoritma pengesyoran PHP-ML untuk melengkapkan proses ini PHP-ML termasuk algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan item Kami boleh memilih algoritma yang berbeza mengikut keperluan tertentu. Selepas melengkapkan perlombongan kesamaan, kami boleh mengesyorkan produk yang pengguna mungkin berminat berdasarkan gelagat sejarah pengguna dan hasil pengiraan persamaan.

Kedua, dalam algoritma pengesyoran berasaskan kandungan, kami perlu menganalisis sifat dan ciri produk dan mengklasifikasikan produk untuk membuat pengesyoran berdasarkan minat dan keutamaan pengguna. Kita boleh menggunakan pengecaman imej atau fungsi model teks php-ai untuk mengekstrak atribut dan ciri produk, dan kemudian menggunakan pengelas untuk mengelaskan. Selepas klasifikasi selesai, kami boleh mengesyorkan produk yang sepadan berdasarkan minat dan keutamaan pengguna.

Akhir sekali, apabila melaksanakan algoritma pengesyoran hibrid, kami boleh menggunakan kaedah purata wajaran antara algoritma yang berbeza dan menggunakan pemberat yang sepadan untuk melaraskan pemberat hasil pengesyoran algoritma berbeza untuk mengesyorkan produk kepada pengguna dengan lebih tepat .

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara mereka bentuk algoritma pengesyoran pusat beli-belah berdasarkan kotak alat PHP. Dengan menggunakan dua perpustakaan kelas PHP-ML dan php-ai, kami boleh dengan mudah melaksanakan algoritma penapisan kolaboratif dan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan, dan menggabungkan kelebihan kedua-dua algoritma ini untuk membina algoritma pengesyoran hibrid yang lebih tepat. Algoritma pengesyoran terus berkembang Pada masa hadapan, dengan kemajuan teknologi, algoritma pengesyoran pusat membeli-belah akan terus dipertingkatkan dan dipertingkatkan.

Atas ialah kandungan terperinci Mereka bentuk algoritma pengesyoran pusat membeli-belah berdasarkan kotak alat PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!