Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan kesan penilaian sistem pengesyoran
Cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan menilai kesan sistem pengesyoran
Pengenalan:
Sistem pengesyoran ialah bahagian yang sangat penting dalam aplikasi Internet moden Ia boleh mengesyorkan kandungan yang mungkin menarik minat pengguna berdasarkan data tingkah laku dan peribadi mereka keutamaan. Dalam proses membina sistem pengesyoran, ujian AB dan penilaian kesan adalah langkah yang sangat kritikal. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan menilai kesan sistem pengesyoran, dan menyediakan contoh kod yang sepadan.
1. Prinsip dan langkah ujian AB
Pengujian AB ialah percubaan perbandingan yang direka untuk menilai perbezaan dalam tingkah laku pengguna antara versi algoritma atau strategi pengesyoran yang berbeza. Langkah asas ujian AB adalah seperti berikut:
2. Gunakan PHP untuk ujian AB
$userId = 123; // 用户ID $randomNumber = rand(1, 100); // 生成1-100之间的随机数 if ($randomNumber <= 50) { $group = 'experimental'; // 实验组 } else { $group = 'control'; // 对照组 }
$recommendedArticles = []; if ($group == 'experimental') { $recommendedArticles = getExperimentalRecommendations($userId); } elseif($group == 'control') { $recommendedArticles = getControlRecommendations($userId); } // 在页面中展示推荐文章 foreach ($recommendedArticles as $article) { echo $article['title']; }
$articleId = 1234; // 文章ID $clickTime = time(); // 点击时间 // 将用户点击行为记录到数据库中 $query = "INSERT INTO click_log (user_id, article_id, click_time) VALUES ('$userId', '$articleId', '$clickTime')"; // 执行查询操作 $result = mysqli_query($conn, $query);
Berdasarkan hasil pengumpulan data, kesan algoritma atau strategi pengesyoran boleh dinilai dengan membandingkan data tingkah laku pengguna kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan.
3. Penilaian kesan
Apabila menilai kesan, biasanya perlu membandingkan perbezaan penunjuk antara kumpulan eksperimen dan kumpulan kawalan dan menjalankan analisis statistik. Penunjuk penilaian yang biasa digunakan termasuk kadar klikan, kadar penukaran, kadar pengekalan, dsb.
Mengambil kadar klikan sebagai contoh, anda boleh mengira purata kadar klikan kumpulan percubaan dan kumpulan kawalan, dan menjalankan ujian hipotesis untuk menentukan sama ada perbezaan itu ketara.
// 计算实验组点击率 $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $experimentalClicks = mysqli_fetch_row($result)[0]; $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $experimentalTotal = mysqli_fetch_row($result)[0]; $experimentalCtr = $experimentalClicks / $experimentalTotal; // 计算对照组点击率 $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'control'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $controlClicks = mysqli_fetch_row($result)[0]; $query = "SELECT COUNT(*) FROM click_log WHERE user_group = 'experimental' OR user_group = 'control'"; $result = mysqli_query($conn, $query); $controlTotal = mysqli_fetch_row($result)[0]; $controlCtr = $controlClicks / $controlTotal; // 使用假设检验判断差异是否显著 if ($experimentalCtr > $controlCtr) { echo "实验组点击率显著高于对照组"; } elseif ($experimentalCtr < $controlCtr) { echo "实验组点击率显著低于对照组"; } else { echo "实验组点击率与对照组无显著差异"; }
Kesimpulan:
Pengujian AB dan penilaian kesan sangat penting dalam sistem pengesyoran. Ia boleh membantu kami menilai kesan algoritma atau strategi pengesyoran yang berbeza dan mengoptimumkan prestasi sistem pengesyoran. Artikel ini memperkenalkan langkah asas menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan kesan penilaian sistem pengesyoran, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Saya berharap pembaca dapat lebih memahami dan menggunakan peranan ujian AB dan penilaian kesan dalam sistem pengesyoran dengan membaca artikel ini.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk membina ujian AB dan kesan penilaian sistem pengesyoran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!