Optimumkan pembangunan algoritma pengesyoran produk pusat membeli-belah PHP

Cara menggunakan PHP Developer Mall untuk merealisasikan fungsi penalaan algoritma pengesyoran produk

Dengan perkembangan pesat e-dagang, laman web pusat membeli-belah telah menjadi salah satu cara utama untuk orang ramai membeli-belah. Untuk meningkatkan pengalaman membeli-belah pengguna, tapak web pusat membeli-belah semakin menumpukan pada fungsi pengesyoran yang diperibadikan, iaitu, mengesyorkan produk yang paling memenuhi keperluan pengguna berdasarkan tingkah laku dan pilihan pengguna. Untuk merealisasikan fungsi ini, adalah perlu untuk terus mengoptimumkan algoritma pengesyoran produk. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP Developer City untuk merealisasikan fungsi penalaan algoritma pengesyoran produk.

Pertama sekali, kita perlu memahami prinsip asas algoritma pengesyoran produk. Algoritma pengesyoran produk yang biasa digunakan termasuk algoritma berasaskan penapisan kolaboratif, algoritma pengesyoran berasaskan kandungan dan algoritma berasaskan pembelajaran mendalam. Antaranya, algoritma berdasarkan penapisan kolaboratif adalah salah satu algoritma yang paling biasa digunakan. Ia menganalisis data tingkah laku pengguna untuk mencari pengguna lain yang serupa dengan pengguna, dan kemudian mengesyorkan produk yang disukai pengguna ini kepada pengguna semasa. Algoritma pengesyoran berasaskan kandungan mengesyorkan produk kepada pengguna yang serupa dengan produk yang mereka beli sebelum ini berdasarkan maklumat atribut produk tersebut. Algoritma berdasarkan pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf untuk melatih model pengesyoran untuk mencapai pengesyoran yang diperibadikan.

Apabila membangunkan gedung PHP, kami boleh melaksanakan fungsi penalaan algoritma pengesyoran produk melalui langkah berikut:

Langkah pertama ialah mengumpul data tingkah laku pengguna. Untuk melaksanakan pengesyoran diperibadikan, anda perlu terlebih dahulu mengumpul data tingkah laku pengguna, termasuk rekod pembelian pengguna, rekod penyemakan imbas, suka dan rekod koleksi, dsb. Pengumpulan data boleh dicapai dengan menambahkan kod pengebumian yang sepadan pada halaman web pusat membeli-belah.

Langkah kedua ialah prapemprosesan data. Sebelum menggunakan data tingkah laku pengguna pada algoritma pengesyoran, data tersebut perlu dipraproses. Operasi khusus termasuk pembersihan data, penyahnodahan data, penyeragaman data, dsb. Tujuan langkah ini adalah untuk meningkatkan kualiti data dan mengelakkan keputusan yang salah dari algoritma pengesyoran.

Langkah ketiga ialah memilih algoritma pengesyoran yang sesuai. Pilih algoritma pengesyoran yang sesuai berdasarkan situasi sebenar tapak web pusat membeli-belah. Jika bilangan pengguna di pusat membeli-belah agak kecil, anda boleh memilih algoritma berdasarkan penapisan kolaboratif jika bilangan produk di pusat membeli-belah adalah agak besar, anda boleh memilih algoritma pengesyoran berasaskan kandungan jika pusat membeli-belah itu mempunyai jumlah yang besar; jumlah data tingkah laku pengguna dan memerlukan ketepatan pengesyoran yang tinggi, anda boleh memilih algoritma berdasarkan pembelajaran mendalam.

Langkah keempat ialah melatih model pengesyoran. Selepas memilih algoritma pengesyoran, kami perlu memasukkan data tingkah laku pengguna ke dalam model untuk latihan. Semasa proses latihan, teknik seperti pengesahan silang boleh digunakan untuk menilai ketepatan model. Pada masa yang sama, perhatian harus diberikan untuk mengelakkan overfitting dan underfitting semasa melatih model pengesyoran.

Langkah kelima ialah mengoptimumkan algoritma pengesyoran. Dalam aplikasi praktikal, algoritma pengesyoran selalunya perlu dioptimumkan beberapa kali untuk mencapai hasil yang lebih baik. Algoritma pengesyoran boleh dioptimumkan dengan melaraskan parameter algoritma dan menambah baik struktur model. Pada masa yang sama, anda boleh merujuk kepada strategi pengesyoran tapak web pusat membeli-belah lain yang serupa dan belajar daripada pengalaman berjaya mereka.

Langkah keenam ialah mengemas kini keputusan pengesyoran dalam masa nyata. Produk dan tingkah laku pengguna tapak web pusat beli-belah sentiasa berubah, jadi hasil pengesyoran juga perlu dikemas kini dalam masa nyata. Keputusan yang disyorkan boleh dikemas kini dengan kerap melalui tugas berjadual dan kaedah lain untuk memastikan pengguna sentiasa diberikan maklumat terkini yang disyorkan.

Ringkasnya, menggunakan pusat beli-belah pembangun PHP untuk merealisasikan fungsi penalaan algoritma pengesyoran produk perlu mempertimbangkan banyak aspek seperti mengumpul data tingkah laku pengguna, prapemprosesan data, memilih algoritma pengesyoran yang sesuai, model pengesyoran latihan, mengoptimumkan algoritma dan mengemas kini keputusan pengesyoran secara nyata. masa. Saya berharap melalui pengenalan artikel ini, pembaca dapat memahami cara menggunakan Bandar Pembangun PHP untuk merealisasikan fungsi penalaan algoritma cadangan produk dan mencapai hasil yang baik dalam amalan.

Atas ialah kandungan terperinci Optimumkan pembangunan algoritma pengesyoran produk pusat membeli-belah PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!