Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan anggaran kadar klik lalu dan model pengesyoran pengiklanan

Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan anggaran kadar klik lalu dan model pengesyoran pengiklanan

Anggaran kadar klik lalu dan model pengesyoran pengiklanan ialah teknologi yang sangat penting dalam bidang pengiklanan Internet. Anggaran kadar klikan boleh membantu pengiklan menganggarkan bilangan klik pada iklan dengan lebih baik dan dengan itu memperuntukkan sumber pengiklanan dengan sewajarnya. Model pengesyoran pengiklanan boleh mengesyorkan iklan yang sesuai berdasarkan minat dan tingkah laku pengguna, meningkatkan kadar penukaran pengiklanan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa PHP untuk melaksanakan anggaran kadar klik lalu dan model pengesyoran pengiklanan serta melampirkan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan dengan lebih baik.

1. Model ramalan kadar klik lalu

Model ramalan kadar klik lalu meramalkan kadar klik lalu pengguna pada iklan berdasarkan gelagat sejarah pengguna dan ciri-ciri iklan. Model ramalan kadar klik lalu yang biasa digunakan termasuk model regresi linear, model regresi logistik dan model pepohon keputusan meningkatkan kecerunan.

Berikut ialah contoh kod PHP yang menggunakan model regresi logistik untuk mencapai anggaran kadar klik lalu:

<?php
// 训练数据
$trainingData = [
    [2, 0, 1, 1],
    [3, 1, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1],
    [4, 0, 1, 0],
];

// 训练目标
$targets = [1, 0, 1, 0];

// 载入逻辑回归模型库
require_once('LogisticRegression.php');

// 初始化逻辑回归模型
$model = new LogisticRegression();

// 使用训练数据训练模型
$model->train($trainingData, $targets);

// 预测新数据
$newData = [2, 0, 0, 1];
$prediction = $model->predict($newData);

// 输出预测结果
echo "点击率预估：" . $prediction;
?>

Dalam kod di atas, kami menggunakan set data latihan dan nilai sasaran yang sepadan untuk melatih model regresi logistik. Kemudian, kita boleh menggunakan model terlatih untuk meramalkan data baharu dan mendapatkan anggaran kadar klik lalu.

2. Model pengesyoran pengiklanan

Model pengesyoran pengiklanan mengesyorkan iklan yang sesuai kepada pengguna berdasarkan minat dan ciri tingkah laku mereka. Model pengesyoran pengiklanan yang biasa digunakan termasuk model penapisan kolaboratif, model pengesyoran kandungan dan model pembelajaran mendalam.

Berikut ialah contoh kod PHP yang menggunakan model penapisan kolaboratif untuk melaksanakan pengesyoran iklan:

<?php
// 用户-广告兴趣矩阵
$interestMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0],
];

// 广告-特征矩阵
$featureMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0],
];

// 计算用户和广告之间的相似度
function similarity($user, $ad) {
    $numerator = 0;
    $denominator = 0;
    for ($i = 0; $i < count($user); $i++) {
        $numerator += $user[$i] * $ad[$i];
        $denominator += pow($user[$i], 2) * pow($ad[$i], 2);
    }
    return $numerator / sqrt($denominator);
}

// 为用户推荐广告
function recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user) {
    $recommendations = [];
    for ($i = 0; $i < count($featureMatrix); $i++) {
        $similarity = similarity($interestMatrix[$user], $featureMatrix[$i]);
        array_push($recommendations, $similarity);
    }
    return $recommendations;
}

// 设置用户
$user = 0;

// 获取广告推荐列表
$recommendations = recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user);

// 输出推荐结果
echo "广告推荐列表：" . implode(", ", $recommendations);
?>

Dalam kod di atas, kami mula-mula mentakrifkan matriks minat iklan pengguna dan matriks ciri iklan, kemudian mengira persamaan antara pengguna dan iklan Dulai mengesyorkan iklan kepada pengguna. Akhirnya, kita boleh mendapatkan senarai cadangan dan mengeluarkan hasilnya.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan anggaran kadar klik lalu dan model pengesyoran pengiklanan serta melampirkan contoh kod yang sepadan. Model ini boleh membantu pengiklan meramalkan bilangan klik pada iklan dengan lebih baik dan mengesyorkan iklan yang sesuai, dengan itu meningkatkan keberkesanan pengiklanan dan kadar penukaran. Pembaca boleh meningkatkan lagi keberkesanan pengiklanan Internet dengan mempelajari dan menggunakan model ini. Semoga artikel ini dapat membantu pembaca!

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan anggaran kadar klik lalu dan model pengesyoran pengiklanan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!