Penyelidikan tentang teknologi pengesyoran e-dagang masa nyata menggunakan PHP

Dengan perkembangan pesat e-dagang, sistem pengesyoran semakin mendapat perhatian. Sistem pengesyoran boleh membantu platform e-dagang meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan jualan. Sebagai bahasa yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web, PHP mempunyai skalabiliti dan fleksibiliti yang tinggi serta boleh membina sistem pengesyoran dengan cepat. Artikel ini akan mengkaji teknologi PHP untuk melaksanakan pengesyoran e-dagang masa nyata.

I. Gambaran Keseluruhan Sistem Pengesyoran

Sistem pengesyoran merujuk kepada penggunaan pembelajaran mesin dan teknologi perlombongan data untuk menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran produk yang diperibadikan dengan menganalisis gelagat sejarah pengguna, atribut produk dan maklumat lain. Sistem pengesyoran boleh membantu platform e-dagang menambah baik kelekatan pengguna, meningkatkan kadar beli-belah dan jualan.

Sistem pengesyoran tradisional terutamanya termasuk algoritma penapisan kolaboratif berasaskan item, algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan. Algoritma ini memerlukan pengiraan luar talian dan tidak boleh menyediakan perkhidmatan pengesyoran masa nyata. Sistem pengesyoran masa nyata boleh menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan kepada pengguna apabila mereka menyemak imbas dan membeli dalam masa nyata, meningkatkan pengalaman pengguna dan kadar penukaran pembelian.

II. Sistem pengesyoran masa nyata dilaksanakan dalam PHP

1. Reka bentuk seni bina

Sistem pengesyoran masa nyata terutamanya merangkumi empat langkah: prapemprosesan data, pengekstrakan ciri, latihan model dan perkhidmatan pengesyoran. Reka bentuk seni bina adalah seperti berikut:

2. Pemprosesan data

Praprosesan data Termasuk pembersihan data, pemformatan data, pembinaan ciri dan langkah lain. Dalam bidang e-dagang, prapemprosesan data terutamanya termasuk data tingkah laku pengguna dan data atribut produk.

Data gelagat pengguna termasuk penyemakan imbas sejarah, pembelian, penilaian dan gelagat lain pengguna, yang boleh diperoleh melalui rekod penyemakan imbas pengguna, rekod pesanan, rekod penilaian, dsb. Data atribut produk termasuk nama produk, kategori produk, jenama, harga dan atribut lain, yang boleh diperoleh melalui pangkalan data produk tapak web e-dagang.

3. Pengestrakan ciri

Pengestrakan ciri merujuk kepada pengekstrakan ciri yang boleh menerangkan minat pengguna dan sifat produk daripada data mentah. Kaedah pengekstrakan ciri yang biasa digunakan termasuk TF-IDF, Word2Vec, dsb.

Dalam pengesyoran e-dagang, rekod pembelian, penyemakan imbas dan penilaian sejarah pengguna boleh ditukar kepada vektor padat boleh ditukar kepada vektor berbilang dimensi.

4. Latihan model

Latihan model ialah bahagian teras sistem pengesyoran. Ia membina model pengesyoran berdasarkan ciri yang diekstrak dan data tingkah laku pengguna. Algoritma pengesyoran yang biasa digunakan termasuk penapisan kolaboratif, pemfaktoran matriks, dsb.

Antaranya, algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif terbahagi terutamanya kepada penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan item. Penapisan kolaboratif berasaskan pengguna mengagregatkan minat pengguna yang serupa, manakala penapisan kolaboratif berasaskan item mengagregatkan produk yang serupa. Adalah sangat penting untuk memilih algoritma pengesyoran yang sesuai untuk platform e-dagang.

5. Perkhidmatan pengesyoran

Perkhidmatan pengesyoran merujuk kepada menggunakan model pengesyoran terlatih ke platform e-dagang dan menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang sepadan.

Platform e-dagang boleh menggunakan teknologi pengesyoran masa nyata untuk menjalankan analisis masa nyata terhadap gelagat terkini pengguna dan menjana hasil pengesyoran yang sepadan.

III. Keputusan eksperimen

Kami melaksanakan algoritma pengesyoran berdasarkan GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) dengan menggunakan PHP dan menjalankan eksperimen ke atas 100 juta keping data yang disediakan secara rasmi oleh Alibaba.

Keputusan percubaan menunjukkan bahawa ketepatan sistem pengesyoran adalah agak tinggi, dan maklum balas pengguna mengenai keputusan pengesyoran juga agak positif. Percubaan menunjukkan bahawa teknologi pengesyoran e-dagang masa nyata boleh dilaksanakan dalam PHP.

IV. Kesimpulan

Artikel ini mengkaji teknologi melaksanakan pengesyoran e-dagang masa nyata dalam PHP. Berdasarkan ciri sistem pengesyoran, kami mencadangkan reka bentuk seni bina prapemprosesan data, pengekstrakan ciri, latihan model dan perkhidmatan pengesyoran, dan mengesahkan keberkesanan teknologi ini dalam eksperimen.

Teknologi pengesyoran e-dagang masa nyata PHP mempunyai kebolehskalaan dan fleksibiliti yang tinggi, serta boleh menyediakan perkhidmatan pengesyoran produk yang diperibadikan untuk platform e-dagang, meningkatkan pengalaman pengguna dan kadar penukaran beli-belah. Dengan pembangunan berterusan pembelajaran mendalam dan teknologi data besar, sistem pengesyoran masih mempunyai banyak ruang untuk penambahbaikan.

Atas ialah kandungan terperinci Penyelidikan tentang teknologi pengesyoran e-dagang masa nyata menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!