PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan sistem pengesyoran pintar

PHP dan pembelajaran mesin: Cara melaksanakan sistem pengesyoran pintar

Pengenalan:
Dengan perkembangan Internet, orang ramai semakin bergantung pada platform dalam talian untuk mendapatkan maklumat dan membeli barangan. Untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik, banyak platform dalam talian telah mula menggunakan sistem pengesyoran pintar. Sistem pengesyoran pintar secara automatik boleh mengesyorkan kandungan diperibadikan kepada pengguna berdasarkan gelagat sejarah dan pilihan mereka. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan algoritma pembelajaran mesin untuk melaksanakan sistem pengesyoran pintar.

1. Pengumpulan dan prapemprosesan data:
Langkah pertama dalam melaksanakan sistem pengesyoran pintar ialah mengumpul dan mempraproses data. Dalam platform e-dagang, data seperti sejarah penyemakan imbas pengguna, rekod pembelian dan ulasan boleh dikumpulkan. Untuk meningkatkan ketepatan, anda juga boleh mempertimbangkan untuk mengumpul faktor lain seperti lokasi geografi, atribut pengguna, dsb. Dalam PHP, anda boleh menggunakan pangkalan data seperti MySQL untuk menyimpan data ini.

Berikut ialah contoh kod PHP mudah untuk menyimpan data sejarah pengguna ke dalam pangkalan data:

<?php
// 连接数据库
$servername = "localhost";
$username = "username";
$password = "password";
$dbname = "database";
$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);
if ($conn->connect_error) {
    die("连接数据库失败: " . $conn->connect_error);
}

// 用户历史数据
$user_id = 1; // 用户ID
$item_id = 1; // 商品ID

// 将用户历史数据插入数据库
$sql = "INSERT INTO user_history (user_id, item_id) VALUES ('$user_id', '$item_id')";
if ($conn->query($sql) === TRUE) {
    echo "用户历史数据插入成功";
} else {
    echo "Error: " . $sql . "<br>" . $conn->error;
}

// 关闭数据库连接
$conn->close();
?>

2. Kejuruteraan ciri dan pemilihan algoritma:
Dalam sistem pengesyoran pintar, kejuruteraan ciri ialah langkah penting. Kejuruteraan ciri ialah tentang menukar data mentah kepada ciri yang boleh dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran mesin. Ciri biasa termasuk umur pengguna, jantina, lokasi geografi, sejarah penyemakan imbas, sejarah pembelian, dsb. Bergantung pada jenis ciri, kaedah pengekodan yang berbeza boleh digunakan seperti pengekodan satu panas, pengekodan label, dsb.

Memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai juga merupakan kunci untuk melaksanakan sistem pengesyoran pintar. Algoritma yang biasa digunakan termasuk penapisan kolaboratif, penapisan kandungan, peraturan persatuan, dsb. Dalam PHP, algoritma ini boleh dilaksanakan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin seperti PHP-ML atau PHP-ANN.

Berikut ialah contoh kod PHP mudah untuk melatih model algoritma penapisan kolaboratif:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCollaborativeFilteringNeighborhood;
use PhpmlCollaborativeFilteringRatingMatrix;
use PhpmlMathMatrix;
use PhpmlMathStatisticMean;

// 用户评分矩阵
$ratings = new RatingMatrix([
    [3, 4, 0, 3, 2],
    [4, 3, 1, 5, 5],
    [1, 2, 4, 0, 3],
    [4, 4, 0, 4, 2],
]);

// 计算用户之间的相似度
$similarityMatrix = new Matrix($ratings->userSimilarities());

// 找到最相似的用户
$bestMatches = Neighborhood::findBestMatches($similarityMatrix->toArray(), 0);

// 根据最相似的用户生成推荐
$user = 0; // 用户ID
$recommendations = Neighborhood::userBased($user, $ratings->toArray(), $bestMatches, 3);

// 输出推荐结果
echo "用户 " . $user . "的推荐结果：";
foreach ($recommendations as $item => $rating) {
    echo "商品 " . $item . "，评分：" . $rating . "<br>";
}
?>

3. Pengoptimuman dan penilaian model pengesyoran:
Untuk meningkatkan ketepatan dan prestasi model pengesyoran, beberapa pengoptimuman boleh dilakukan . Sebagai contoh, faktor seperti berat keutamaan pengguna dan pereputan masa boleh diperkenalkan untuk melaraskan hasil pengesyoran. Selain itu, teknik seperti pengesahan silang boleh digunakan untuk menilai prestasi model.

Berikut ialah contoh kod PHP mudah untuk pengesahan silang model pengesyoran:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use PhpmlCrossValidationCrossValidation;
use PhpmlDatasetDemoWineDataset;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlClassificationSVC;

// 加载示例数据集
$dataset = new WineDataset();

// 划分数据集为训练集和测试集
$cv = new CrossValidation($dataset, $classifier = new SVC(), 5);

// 计算模型的准确性
$accuracy = Accuracy::score($cv->getTestLabels(), $cv->getPredictedLabels());

// 输出准确性结果
echo "模型的准确性：" . $accuracy;
?>

Kesimpulan:
Melalui gabungan PHP dan algoritma pembelajaran mesin, kami boleh melaksanakan sistem pengesyoran pintar dan menyediakan pengalaman pengguna yang diperibadikan. Semasa proses pelaksanaan, kami perlu mengumpul dan praproses data, melaksanakan kejuruteraan ciri dan memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai. Pada masa yang sama, anda juga boleh mengoptimumkan model pengesyoran dan menggunakan teknik seperti pengesahan silang untuk menilai prestasi model. Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami cara melaksanakan sistem pengesyoran pintar.

Sumber rujukan:

• PHP-ML: https://github.com/php-ai/php-ml
• PHP-ANN: https://github.com/pear/PHP_Ann

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