PHP dan pembelajaran mesin: cara memperibadikan sistem pengesyoran

PHP dan pembelajaran mesin: Cara memperibadikan sistem pengesyoran

Pengenalan:
Dengan perkembangan pesat Internet, sistem pengesyoran telah menjadi komponen utama bagi banyak tapak web dan aplikasi. Tujuan sistem pengesyoran adalah untuk menyediakan kandungan pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan minat dan tingkah laku pengguna. Pembelajaran mesin ialah salah satu alat penting untuk merealisasikan pengesyoran yang diperibadikan, dan PHP, sebagai bahasa skrip bahagian pelayan yang digunakan secara meluas, juga boleh digabungkan dengan pembelajaran mesin untuk mencapai penyesuaian peribadi sistem pengesyoran.

1. Aplikasi pembelajaran mesin dalam sistem pengesyoran
Dalam sistem pengesyoran tradisional, algoritma yang biasa digunakan ialah penapisan kolaboratif berasaskan pengguna (Penapisan Kolaboratif) dan penapisan berasaskan kandungan (Penapisan Berasaskan Kandungan). Penapisan kolaboratif mengira persamaan dengan pengguna lain berdasarkan gelagat sejarah pengguna, dan kemudian menggunakan pilihan pengguna serupa untuk membuat pengesyoran. Penapisan kandungan mengesyorkan kandungan yang berkaitan kepada pengguna dengan menganalisis ciri kandungan item.

Walau bagaimanapun, kaedah tradisional ini selalunya hanya mempertimbangkan maklum balas eksplisit pengguna, iaitu penilaian aktif atau gelagat pembelian pengguna. Dengan perkembangan pesat Internet, maklumat yang diberikan melalui maklum balas tersirat (seperti gelagat klik pengguna, masa tinggal, dll.) menjadi semakin penting.

Ini memerlukan pengenalan kaedah pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah maklum balas tersirat dalam sistem pengesyoran dengan melatih model. Algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan termasuk algoritma pengelompokan, algoritma pepohon keputusan dan algoritma rangkaian saraf.

2. Gabungan PHP dan pembelajaran mesin
Sebagai bahasa skrip bahagian pelayan, PHP bukan sahaja boleh digunakan untuk memproses penjanaan halaman web dan operasi pangkalan data, tetapi juga boleh digabungkan dengan pembelajaran mesin untuk melaksanakan sistem pengesyoran yang diperibadikan.

Berikut ialah contoh kod PHP ringkas yang menunjukkan cara menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk cadangan:

<?php

//导入机器学习库
require 'path/to/ml_library.php';

//获取用户ID
$userId = $_GET['userId'];

//获取用户历史行为数据
$userHistory = getUserHistory($userId);

//训练模型
$model = trainModel($userHistory);

//根据模型进行推荐
$recommendations = getRecommendations($model, $userId);

//输出推荐结果
foreach ($recommendations as $item) {
    echo $item . "<br>";
}

?>

Dalam kod di atas, kami mula-mula mengimport perpustakaan pembelajaran mesin dan mendapatkan ID pengguna dan data gelagat sejarah. Kami kemudian menggunakan data ini untuk melatih model. Model terlatih boleh meramalkan kandungan yang mungkin disukai pengguna berdasarkan ciri mereka. Akhir sekali, kami menjana hasil pengesyoran berdasarkan model dan mengeluarkannya ke halaman web.

3. Penyesuaian diperibadikan sistem pengesyoran
Satu matlamat penting sistem pengesyoran ialah untuk menyediakan kandungan pengesyoran yang diperibadikan. Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan ciri penting algoritma pembelajaran mesin: kejuruteraan ciri.

Kejuruteraan ciri merujuk kepada mengekstrak ciri berguna daripada data mentah supaya algoritma pembelajaran mesin dapat memahami data dengan lebih baik. Dalam sistem pengesyoran, kami boleh menyesuaikan kandungan yang disyorkan berdasarkan minat, tingkah laku dan ciri lain pengguna.

Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara menggunakan kejuruteraan ciri untuk menyesuaikan kandungan diperibadikan untuk sistem pengesyoran:

<?php

//导入机器学习库
require 'path/to/ml_library.php';

//获取用户ID
$userId = $_GET['userId'];

//获取用户信息
$userInfo = getUserInfo($userId);

//获取用户历史行为数据
$userHistory = getUserHistory($userId);

//从用户信息中提取特征
$features = extractFeatures($userInfo, $userHistory);

//训练模型
$model = trainModel($features);

//根据模型进行推荐
$recommendations = getRecommendations($model, $userId);

//输出推荐结果
foreach ($recommendations as $item) {
    echo $item . "<br>";
}

?>

Dalam kod di atas, kami mula-mula mendapatkan maklumat pengguna dan data gelagat sejarah. Kemudian, kami menggunakan kejuruteraan ciri untuk mengekstrak ciri daripada maklumat pengguna. Ciri-ciri ini boleh termasuk maklumat tentang jantina pengguna, umur, hobi, dsb. Akhir sekali, kami menggunakan ciri ini untuk melatih model untuk menjana hasil pengesyoran yang diperibadikan.

Kesimpulan:
Dengan menggabungkan PHP dan pembelajaran mesin, kami boleh mencapai penyesuaian peribadi sistem pengesyoran. Algoritma pembelajaran mesin boleh membantu kami menangani masalah maklum balas tersirat dan memberikan hasil pengesyoran yang lebih tepat. PHP boleh digunakan untuk mengendalikan penjanaan halaman web dan operasi pangkalan data untuk merealisasikan fungsi keseluruhan sistem pengesyoran.

Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa penyesuaian peribadi sistem pengesyoran bukanlah proses semalaman. Ia perlu diselaraskan dan dioptimumkan secara berterusan mengikut senario perniagaan dan keperluan pengguna tertentu. Hanya melalui amalan berterusan dan lelaran sistem pengesyoran diperibadikan yang benar-benar memenuhi keperluan pengguna dapat direalisasikan.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: cara memperibadikan sistem pengesyoran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!