Cara menggunakan PHP untuk membina sistem pengesyoran yang diperibadikan dan potret pengguna

Cara menggunakan PHP untuk membina sistem pengesyoran diperibadikan dan potret pengguna

Pengenalan:
Dalam era Internet, sistem pengesyoran diperibadikan dan potret pengguna telah menjadi cara penting bagi syarikat besar untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan pemasaran ketepatan. Gabungan kedua-duanya boleh memberikan pengguna kandungan disyorkan yang diperibadikan dan membawa hasil perniagaan yang lebih baik kepada perusahaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membina sistem pengesyoran yang diperibadikan dan potret pengguna untuk membantu pembangun lebih memahami dan menggunakan kedua-dua teknologi utama ini.

1. Sistem pengesyoran diperibadikan
Idea teras sistem pengesyoran diperibadikan adalah untuk menyediakan kandungan disyorkan yang berkaitan dengan pilihan peribadi pengguna berdasarkan tingkah laku dan minat sejarah mereka. Berikut mengambil sistem pengesyoran diperibadikan berdasarkan algoritma penapisan kolaboratif sebagai contoh untuk memperkenalkan cara membinanya menggunakan PHP.

1. Pengumpulan dan prapemprosesan data
   Pertama sekali, adalah perlu untuk mengumpul data sejarah tingkah laku pengguna, seperti klik pengguna, pembelian, koleksi, dsb. Data ini boleh dikumpul melalui tapak web atau APP di Internet. Data yang dikumpul boleh disimpan dalam pangkalan data atau fail untuk kegunaan seterusnya.

Contoh kod 1:

// 假设收集到的数据存储在数据库中，可以使用PDO进行操作
$db = new PDO('mysql:host=localhost;dbname=test', 'username', 'password');
$stmt = $db->prepare("INSERT INTO user_behavior (user_id, item_id, action) VALUES (:user_id, :item_id, :action)");
$stmt->bindParam(':user_id', $user_id);
$stmt->bindParam(':item_id', $item_id);
$stmt->bindParam(':action', $action);

// 获取用户行为数据
$user_id = 1;
$item_id = 1001;
$action = 'click';
$stmt->execute();

2. Pengiraan persamaan
   Sistem pengesyoran diperibadikan berdasarkan algoritma penapisan kolaboratif perlu mengira persamaan antara pengguna berdasarkan data tingkah laku pengguna. Kaedah pengiraan yang biasa digunakan termasuk jarak Euclidean, persamaan kosinus, dsb.

Contoh kod 2:

// 计算用户之间的相似度，可以使用余弦相似度
function cosine_similarity($vector1, $vector2) {
    $sum = 0;
    $dot_product = 0;
    $length1 = 0;
    $length2 = 0;
    
    foreach ($vector1 as $value) {
        $length1 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector2 as $value) {
        $length2 += pow($value, 2);
    }
    
    foreach ($vector1 as $key => $value) {
        if (isset($vector2[$key])) {
            $dot_product += $value * $vector2[$key];
        }
    }
    
    $length1 = sqrt($length1);
    $length2 = sqrt($length2);
    
    if ($length1 * $length2 != 0) {
        return $dot_product / ($length1 * $length2);
    } else {
        return 0;
    }
}

3. Penjanaan kandungan yang disyorkan
   Berdasarkan persamaan yang dikira, kandungan disyorkan yang diperibadikan boleh dijana untuk pengguna. Skor pengesyoran boleh dikira berdasarkan item dalam gelagat sejarah pengguna dan gelagat pengguna yang serupa, dan diisih mengikut skor Item dengan skor pengesyoran tinggi menjana senarai pengesyoran untuk pengguna.

Contoh kod 3:

// 为用户生成推荐内容
function generate_recommendation($user_id) {
    $recommendations = array();
    
    // 获取用户的历史行为数据
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 获取与用户相似的用户
    $similar_users = get_similar_users($user_id);
    
    // 遍历与用户相似的用户的历史行为
    foreach ($similar_users as $sim_user) {
        $sim_user_behavior = get_user_behavior($sim_user);
        
        // 计算推荐得分
        foreach ($sim_user_behavior as $item_id => $action) {
            if (!isset($user_behavior[$item_id])) {
                if (!isset($recommendations[$item_id])) {
                    $recommendations[$item_id] = 0;
                }
                $recommendations[$item_id] += $action * cosine_similarity($user_behavior, $sim_user_behavior);
            }
        }
    }
    
    // 按照推荐得分进行排序
    arsort($recommendations);
    
    return $recommendations;
}

2. Potret pengguna
Potret pengguna adalah untuk membina model ciri pengguna berdasarkan maklumat peribadi dan data tingkah laku pengguna untuk lebih memahami dan menganalisis keperluan dan keutamaan pengguna. Berikut mengambil potret pengguna berdasarkan data tingkah laku pengguna sebagai contoh untuk memperkenalkan cara membinanya menggunakan PHP.

1. Pengestrakan ciri pengguna
   Mengikut data tingkah laku pengguna, ciri pengguna boleh diekstrak. Ciri pengguna boleh termasuk umur, jantina, teg minat, dsb. Ciri yang diekstrak boleh disimpan dalam pangkalan data untuk kegunaan seterusnya.

Contoh kod 4:

// 抽取用户特征
function extract_user_features($user_id) {
    $user_features = array();
    
    $user_behavior = get_user_behavior($user_id);
    
    // 根据用户行为数据抽取特征
    foreach ($user_behavior as $item_id => $action) {
        // 假设item_id对应的物品是有标签的
        $item_tags = get_item_tags($item_id);
        
        // 将标签加入用户特征中
        foreach ($item_tags as $tag) {
            if (!isset($user_features[$tag])) {
                $user_features[$tag] = 0;
            }
            $user_features[$tag] += $action;
        }
    }
    
    return $user_features;
}

2. Penjanaan potret pengguna
   Potret pengguna boleh dijana untuk pengguna berdasarkan ciri pengguna yang diekstrak. Potret pengguna boleh termasuk umur, jantina, tag minat, dsb.

Contoh Kod 5:

// 生成用户画像
function generate_user_profile($user_id) {
    $user_profile = array(
        'age' => get_user_age($user_id),
        'gender' => get_user_gender($user_id),
        'interests' => array(),
    );
    
    $user_features = extract_user_features($user_id);
    
    // 根据用户特征生成用户画像
    $user_profile['interests'] = array_keys($user_features, max($user_features));
    
    return $user_profile;
}

Kesimpulan:
Melalui pengenalan artikel ini, kami telah mempelajari cara menggunakan PHP untuk membina sistem pengesyoran diperibadikan dan potret pengguna. Sistem pengesyoran diperibadikan boleh menyediakan kandungan pengesyoran yang diperibadikan berdasarkan gelagat sejarah pengguna potret pengguna boleh menjana model ciri pengguna berdasarkan maklumat peribadi dan data tingkah laku pengguna. Gabungan kedua-duanya boleh membantu perusahaan lebih memahami keperluan pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna dan kesan pemasaran ketepatan. Dalam aplikasi praktikal, pembelajaran mesin dan teknologi lain juga boleh digabungkan untuk mengoptimumkan dan menambah baik kesan sistem pengesyoran diperibadikan dan potret pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk membina sistem pengesyoran yang diperibadikan dan potret pengguna. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!