Bagaimana untuk melaksanakan sistem pengesyoran dan pembelajaran mendalam dalam PHP?

Dengan perkembangan pesat teknologi Internet, semakin banyak laman web dan aplikasi mula menumpukan pada pembangunan dan penggunaan sistem pengesyoran untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan memenuhi keperluan yang diperibadikan. Dalam pelaksanaan sistem pengesyoran, pembelajaran mendalam telah menjadi arah teknikal yang popular. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan sistem pengesyoran dan pembelajaran mendalam dalam PHP.

1. Pengenalan kepada sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran merujuk kepada teknologi yang boleh meramalkan minat pengguna terhadap produk, berita, muzik dan item lain. Sistem pengesyor biasanya dibahagikan kepada tiga jenis: pengesyoran berasaskan kandungan, pengesyoran penapisan kolaboratif dan pengesyoran berasaskan pembelajaran mendalam. Antaranya, penapisan kolaboratif adalah kaedah yang paling biasa.

Sistem pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif mewujudkan perhubungan antara pengguna dan item dengan menganalisis data gelagat sejarah pengguna, dan kemudian meramalkan pilihan pengguna untuk item masa hadapan berdasarkan perhubungan ini. Algoritma penapisan kolaboratif yang biasa digunakan termasuk penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan item. Penapisan kolaboratif berasaskan pengguna merujuk kepada menganalisis gelagat sejarah pengguna untuk mencari sekumpulan pengguna yang gelagatnya paling serupa dengan gelagat pengguna semasa, dan kemudian mengesyorkan item yang belum dicuba oleh pengguna semasa. Penapisan kolaboratif berasaskan item menganalisis ciri item dan mencari item yang paling serupa dengan item yang dipilih pada masa ini untuk disyorkan kepada pengguna.

2. Laksanakan sistem pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif

1. Kumpul data pengguna

Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan item, anda terlebih dahulu perlu mengumpul Sebilangan besar data sejarah tingkah laku pengguna, seperti rekod pembelian pengguna, rekod penyemakan imbas, rekod penilaian, dsb. Data boleh dikumpul melalui teknologi perlombongan data dan teknologi perangkak dan disimpan dalam pangkalan data.

2. Tentukan ciri item

Untuk sistem pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan item, adalah perlu untuk menentukan ciri setiap item. Contohnya, untuk sistem pengesyoran filem, jenis filem, pengarah, pelakon, penilaian, dsb. boleh digunakan sebagai ciri filem. Ciri ini boleh digunakan untuk membandingkan persamaan dan perbezaan antara item yang berbeza.

3. Mewujudkan hubungan antara pengguna dan item

Dengan menganalisis data sejarah tingkah laku pengguna, hubungan antara pengguna dan item boleh diubah menjadi hubungan antara pengguna dan item penilaian. Penilaian boleh menjadi penilaian atau perwakilan binari sama ada pengguna menyukai item tersebut. Kemudian, algoritma penapisan kolaboratif boleh digunakan untuk mengira persamaan antara pengguna atau antara item dan meramalkan keutamaan pengguna untuk item masa hadapan berdasarkan persamaan.

4. Laksanakan algoritma pengesyoran berasaskan penapisan kolaboratif

Anda boleh menggunakan PHP untuk menulis algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif dan menjalankannya pada pelayan supaya pelanggan boleh mendapatkan cadangan dengan cepat keputusan .

5. Menilai prestasi algoritma pengesyoran

Untuk sistem pengesyoran, adalah sangat penting untuk menilai prestasi model. Prestasi model boleh dinilai melalui dua kaedah: penilaian luar talian dan penilaian dalam talian. Penilaian luar talian merujuk kepada mengasingkan sebahagian daripada data untuk latihan dan sebahagian lagi data untuk menguji dan menilai prestasi model yang disyorkan. Penilaian dalam talian adalah untuk menggunakan sistem pengesyoran dalam aplikasi sebenar dan mempertimbangkan secara menyeluruh pelbagai faktor untuk menilai prestasi model pengesyoran.

3. Melaksanakan sistem pengesyoran menggunakan pembelajaran mendalam

Sistem pengesyoran tradisional menghadapi cabaran seperti kekurangan data dan masalah permulaan dingin. Pembelajaran mendalam mempunyai keupayaan penyesuaian yang lebih kuat dan ketepatan ramalan yang lebih tinggi. Menggunakan pembelajaran mendalam untuk membangunkan sistem pengesyoran boleh menangani cabaran ini dengan mengurangkan kerumitan model dan meningkatkan ketepatan ramalan.

1. Melatih model pembelajaran mendalam

Apabila menggunakan pembelajaran mendalam untuk melaksanakan sistem pengesyoran, anda perlu mencipta model yang sesuai untuk memproses data gelagat sejarah pengguna dahulu. Model pembelajaran mendalam boleh ditulis dalam bahasa seperti Python dan dijalankan pada CPU atau GPU untuk latihan. Semasa latihan, perhatian harus diberikan untuk menggunakan fungsi kehilangan yang sesuai dan algoritma pengoptimuman untuk meningkatkan ketepatan ramalan model.

2. Memproses data jarang

Untuk data jarang dalam sistem pengesyoran, teknologi pembenaman perkataan boleh digunakan untuk memprosesnya. Pembenaman perkataan ialah teknik yang menukar perkataan kepada vektor berdimensi rendah, yang boleh mengubah data mentah kepada bentuk vektor yang boleh diproses oleh model. Kaedah pembenaman perkataan biasa termasuk Word2Vec dan GloVe.

3. Penyatuan model pengesyoran

Pelbagai algoritma pengesyoran akan digunakan dalam sistem pengesyoran, seperti algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif, algoritma pengesyoran berdasarkan pembelajaran mendalam, dll. Oleh itu, apabila melaksanakan sistem pengesyoran pembelajaran mendalam, anda boleh mempertimbangkan untuk menggabungkan berbilang algoritma untuk meningkatkan ketepatan ramalan.

4. Latihan dan Penilaian Model

Sama seperti latihan dan penilaian model tradisional, model pembelajaran mendalam harus dilatih dan prestasinya dinilai. Secara amnya, dua kaedah, penilaian luar talian dan penilaian dalam talian, boleh digunakan untuk penilaian model.

Kesimpulan

Gabungan sistem pengesyoran dan teknologi pembelajaran mendalam telah menjadi hala tuju pembangunan sistem pengesyoran generasi akan datang. Dalam PHP, sistem pengesyoran boleh dilaksanakan dengan menggunakan algoritma penapisan kolaboratif atau teknik pembelajaran mendalam. Tidak kira kaedah yang digunakan, kesederhanaan data dan operasi yang menjimatkan perlu dipertimbangkan sepenuhnya. Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit rujukan dan bantuan untuk pembangun PHP.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan sistem pengesyoran dan pembelajaran mendalam dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!