如何使用PHP建立使用者購物行為分析與推薦模型

如何使用 PHP 建立使用者購物行為分析與推薦模式

在網路時代，使用者的購物行為已成為了各大電商平台重要的研究對象。透過對使用者的購買記錄進行分析，可以了解使用者的偏好和需求，並根據使用者的行為進行產品推薦，提高使用者的滿意度和購買率。本文將介紹如何使用 PHP 建立一個簡單的使用者購物行為分析與推薦模型，並附帶程式碼範例。

1. 資料收集與預處理
   首先，我們需要從電商平台的資料庫中收集使用者的購買記錄。可以使用 SQL 語句查詢資料庫並將結果儲存到一個陣列或物件中。在程式碼範例中，我們假設購買記錄儲存在一個名為 purchases 的陣列中。

$purchases = array(
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'A'),
    array('user_id' => 1, 'product_id' => 'B'),
    array('user_id' => 2, 'product_id' => 'C'),
    array('user_id' => 3, 'product_id' => 'A'),
    // ... 其他购买记录
);

然後，我們可以進行一些資料預處理操作，例如過濾掉購買次數較少的使用者和商品，或對使用者和商品進行編號等。在程式碼範例中，我們使用一個二維數組分別儲存使用者和商品的編號。

$users = array();
$products = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($users[$user_id])) {
        $users[$user_id] = count($users) + 1;
    }

    if (!isset($products[$product_id])) {
        $products[$product_id] = count($products) + 1;
    }
}

2. 建立購物行為分析模型
   接下來，我們可以建立一個購物行為分析模型，例如關聯規則分析模型。關聯規則分析可以挖掘使用者購買商品時的相關性，根據使用者購買的商品推薦其他相關的商品。

在程式碼範例中，我們使用一個二維數組 transactions 來儲存每個使用者的購買記錄。然後，透過遍歷購買記錄計算商品之間的支持度和置信度，並儲存在一個關聯數組 rules 中。

$transactions = array();

foreach ($purchases as $purchase) {
    $user_id = $purchase['user_id'];
    $product_id = $purchase['product_id'];

    if (!isset($transactions[$user_id])) {
        $transactions[$user_id] = array();
    }

    $transactions[$user_id][] = $product_id;
}

$rules = array();

foreach ($transactions as $transaction) {
    $count = count($transaction);

    for ($i = 0; $i < $count - 1; $i++) {
        $item_i = $transaction[$i];

        for ($j = $i+1; $j < $count; $j++) {
            $item_j = $transaction[$j];
            
            if (!isset($rules[$item_i][$item_j])) {
                $rules[$item_i][$item_j] = 1;
            } else {
                $rules[$item_i][$item_j]++;
            }
        }
    }
}

// 计算支持度和置信度

foreach ($rules as $item_i => $rule) {
    foreach ($rule as $item_j => $count) {
        $support = $count / $users_count;
        $confidence = $count / $products_count[$item_i];

        // 存储支持度和置信度

        $rules[$item_i][$item_j] = array(
            'support' => $support,
            'confidence' => $confidence
        );
    }
}

3. 根據購物行為模型進行推薦
   最後，我們可以根據購物行為模型進行商品推薦。例如，對於某個使用者已經購買過的商品，可以根據關聯規則模型推薦其他相關的商品。

在程式碼範例中，我們給了一個函數 recommendProducts，根據使用者已購買的商品，查詢關聯規則模型並傳回建議結果。

function recommendProducts($user_id) {
    global $rules;
    global $transactions;
    global $products;

    $transaction = $transactions[$user_id];
    $recommendations = array();

    foreach ($transaction as $item_i) {
        if (isset($rules[$item_i])) {
            foreach ($rules[$item_i] as $item_j => $rule) {
                if (!in_array($item_j, $transaction)) {
                    $recommendations[$item_j] = $rule['confidence'];
                }
            }
        }
    }

    // 按推荐度排序

    arsort($recommendations);

    // 返回推荐结果

    return array_keys($recommendations);
}

// 示例使用

$user_id = 1;
$recommendations = recommendProducts($user_id);

echo "为用户 $user_id 推荐的商品：";
foreach ($recommendations as $product_id) {
    echo $products[$product_id] . " ";
}

透過上述步驟，我們就完成了一個簡單的使用者購物行為分析與推薦模型的建構。當然，這只是一個簡單的範例，實際的購物行為分析和推薦模型可能會更複雜和龐大。然而，這個範例可以作為一個入門，並為您提供建立更複雜模型的想法。

總結：
本文介紹了使用 PHP 建立一個使用者購物行為分析與推薦模型的方法，並附帶了相關的程式碼範例。這個模型可以根據使用者的購買記錄分析使用者的偏好和需求，然後根據關聯規則進行商品推薦。希望本文能為您提供一些關於購物行為分析與推薦模型建構的參考，幫助您更能理解並應用這一領域的知識。

以上是如何使用PHP建立使用者購物行為分析與推薦模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！