Berkongsi pengalaman projek dalam melaksanakan sistem perlombongan dan pengesyoran data melalui pembangunan MySQL

Dalam era Internet semasa, aplikasi data besar telah menjadi strategi penting bagi banyak perusahaan. Sebagai teknologi analisis data yang penting, perlombongan data membantu syarikat melombong maklumat berharga daripada data yang besar untuk menyediakan sokongan untuk membuat keputusan korporat dan pembangunan perniagaan. Sistem pengesyoran adalah berdasarkan keperluan peribadi pengguna dan menyediakan kandungan pengesyoran yang diperibadikan kepada pengguna dengan menganalisis tingkah laku dan minat sejarah pengguna. Artikel ini akan berkongsi beberapa pengalaman dan pemikiran saya yang dilaksanakan melalui pembangunan MySQL dalam projek sistem perlombongan dan pengesyoran data.

Latar Belakang Projek
Projek yang saya sertai ialah pembangunan perlombongan data dan sistem pengesyoran untuk platform e-dagang. Sejumlah besar data tingkah laku pengguna telah terkumpul pada platform ini, termasuk penyemakan imbas pengguna, pembelian, ulasan dan maklumat lain. Untuk lebih memahami keperluan dan corak tingkah laku pengguna, serta menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan kepada pengguna, kami memutuskan untuk membangunkan sistem perlombongan dan pengesyoran data.

Prapemprosesan Data
Pertama, kita perlu praproses data asal. Oleh kerana jumlah data mentah yang banyak, kami memilih untuk menggunakan pangkalan data MySQL untuk menyimpan dan mengurus data. Semasa proses prapemprosesan data, kami mula-mula membersihkan data untuk mengalih keluar data pendua dan tidak sah untuk memastikan kualiti data. Kemudian, kami melakukan transformasi data dan pemilihan ciri untuk menukar data asal kepada vektor ciri yang boleh digunakan untuk aplikasi perlombongan data dan algoritma pengesyoran.

Perlombongan Data dan Pembinaan Model
Selepas prapemprosesan data selesai, kami memulakan perlombongan data dan pembinaan model. Di sini, kami menggunakan teknologi perlombongan data yang biasa digunakan - perlombongan peraturan persatuan. Dengan melombong data sejarah pembelian pengguna, kami boleh menemui peraturan perkaitan pembelian antara pengguna, seperti "Jika pengguna membeli produk A, dia mungkin akan membeli produk B." Berdasarkan keputusan peraturan perkaitan, kami boleh menjana senarai cadangan produk yang diperibadikan untuk pengguna.

Selain itu, kami juga menggunakan algoritma penapisan kolaboratif untuk membina model pengesyoran item pengguna berdasarkan data penilaian sejarah pengguna. Model ini menganalisis persamaan gelagat antara pengguna dan korelasi antara produk, membandingkan gelagat sejarah pengguna dengan gelagat pengguna lain dan menjana senarai cadangan produk yang diperibadikan untuk pengguna.

Pembangunan dan Pelaksanaan
Untuk membangunkan dan melaksanakan sistem perlombongan dan pengesyoran data di atas dengan lebih baik, kami memilih untuk menggunakan MySQL sebagai alat untuk penyimpanan dan pengurusan data. MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka dengan kelebihan prestasi tinggi, kebolehpercayaan dan kemudahan penggunaan.

Dalam proses pembangunan sebenar, kami mula-mula mereka bentuk dan mencipta jadual pangkalan data yang sepadan untuk menyimpan data tingkah laku pengguna, data maklumat produk, data hasil pengesyoran, dsb. Kemudian, kami menulis beberapa pernyataan SQL untuk melaksanakan operasi penambahan, pemadaman, pengubahsuaian dan pertanyaan pada data. Melalui pernyataan SQL, kami boleh mengekstrak data dengan mudah daripada pangkalan data dan melaksanakan operasi algoritma perlombongan data dan pengesyoran yang sepadan.

Dari segi pelaksanaan algoritma khusus, kami menggunakan fungsi terbina dalam MySQL dan pernyataan SQL untuk melaksanakan perlombongan peraturan persatuan dan algoritma penapisan kolaboratif. Melalui operasi seperti penggabungan, pengumpulan dan pengagregatan jadual data, kami boleh mengira sokongan dan keyakinan peraturan perkaitan dengan mudah, serta persamaan antara pengguna dan produk. Kami kemudiannya boleh menjana senarai cadangan produk yang diperibadikan untuk pengguna berdasarkan hasil pengiraan ini.

Summary and Outlook
Melalui perkongsian pengalaman projek dalam membangunkan sistem perlombongan dan pengesyoran data melalui MySQL, kita dapat melihat kelebihan MySQL dalam penyimpanan dan pengurusan data. MySQL menyediakan pelbagai jenis data dan fungsi operasi, membolehkan kami memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan mudah. Selain itu, MySQL juga menyediakan ciri berprestasi tinggi dan berskala, sesuai untuk memproses data berskala besar.

Sudah tentu, MySQL bukan satu-satunya pilihan sistem pengurusan pangkalan data lain seperti Oracle dan SQL Server juga boleh digunakan untuk pembangunan sistem perlombongan dan pengesyoran data. Memilih sistem pangkalan data yang sesuai perlu ditentukan berdasarkan keperluan projek tertentu dan keperluan teknikal. Di samping itu, dengan pembangunan teknologi data besar, teknologi baru muncul seperti pangkalan data NoSQL digunakan secara beransur-ansur dalam pembangunan sistem perlombongan dan pengesyoran data.

Secara ringkasnya, melalui perkongsian pengalaman projek dalam perlombongan data dan sistem pengesyoran melalui pembangunan MySQL, kita dapat melihat bahawa MySQL memainkan peranan penting dalam pembangunan perlombongan data dan sistem pengesyoran. Dengan menggunakan sepenuhnya ciri dan fungsi MySQL, kami boleh memproses dan menganalisis data berskala besar dengan lebih baik serta menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan kepada pengguna. Adalah dipercayai bahawa dengan pembangunan berterusan teknologi data besar dan teknologi pangkalan data, aplikasi perlombongan data dan sistem pengesyoran akan menjadi lebih dan lebih meluas, membawa nilai dan kemudahan yang lebih besar kepada perusahaan dan pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Berkongsi pengalaman projek dalam melaksanakan sistem perlombongan dan pengesyoran data melalui pembangunan MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!