1. PHP übernimmt haupts?chlich die Rolle der Datenerfassung, der API -Kommunikation, der Gesch?ftsregelverarbeitung, der Cache -Optimierung und der Anzeige der Empfehlung im KI -Inhaltsempfehlungssystem, anstatt eine direkte komplexe Modellschulung durchzuführen. 2. Das System sammelt Benutzerverhalten und Inhaltsdaten über PHP, ruft Back-End-AI-Dienste (wie Python-Modelle) auf, um Empfehlungsergebnisse zu erhalten, und verwendet Redis-Cache, um die Leistung zu verbessern. 3.. Grundlegende Empfehlungsalgorithmen wie die kollaborative Filterung oder die ?hnlichkeit von Inhalten k?nnen eine leichte Logik in PHP implementieren, aber gro? angelegte Computing h?ngt immer noch von professionellen AI-Diensten ab. 4. Die Optimierung muss auf Echtzeit, Kaltstart, Vielfalt und Feedback-geschlossene Schleife achten. Zu den Herausforderungen geh?ren eine hohe Leistung der Parallelit?t, die Stabilit?t der Modellaktualisierung, die Einhaltung von Daten und die Interpretierbarkeit der Empfehlungen. PHP muss mit Nachrichtenwarteschlangen, Datenbanken und Front-End zusammenarbeiten, um ein stabiles intelligentes Verteilungssystem zu erstellen.

Meiner Meinung nach bedeutet das Erstellen eines KI -Inhaltsempfehlungssystems mit PHP nicht, die komplexen Schulungsaufgaben für maschinelles Lernen direkt zu übernehmen, sondern als effiziente und flexible "Leiter" und "Kellner" zu positionieren. Es ist verantwortlich für das Sammeln von Benutzerverhaltensdaten, die Kommunikation mit Backend -AI -Modelldiensten, die Verarbeitung von Empfehlungsgebnissen und letztendlich die Pr?sentation dieser personalisierten Inhalte an Benutzer. Im Wesentlichen verwenden wir PHP, um die Skelett- und Front-End-Interaktionsschicht des gesamten Empfehlungssystems zu erstellen, wodurch es zu einem Rechtsassistenten für intelligente Inhaltsverteilung ist.

L?sung

Um ein PHP-basiertes KI-Inhaltsempfehlungssystem zu implementieren, besteht die Kernidee darin, PHP als Front-End-Service- und Gesch?ftslogikschicht zu entkoppeln und von speziellen KI/ML-Diensten zu entkoppeln. Der gesamte Prozess ist ungef?hr so:

Erstens sind die Daten das Blut des Empfehlungssystems. Wir müssen Benutzerdaten (z. B. Browserverlauf, Klicks, Sammlungen, Kaufdatens?tze, Aufenthaltszeiten) und Inhaltsdaten (Artikel -Tags, Kategorien, Schlüsselw?rter, Autoren, Ver?ffentlichungszeit usw.) sammeln und vorbereiten. Diese Daten werden normalerweise in einer Datenbank gespeichert, und PHP ist für die Regularisierung von IT verantwortlich, die m?glicherweise durch zeitgesteuerte Aufgaben oder Ereignisse ausgel?st werden, um die gereinigten Daten in den Backend -AI -Dienst zu bringen.

Als n?chstes kommt die Auswahl und Implementierung des empfohlenen Algorithmus. Für leichte oder spezifische Szenarien kann PHP in der Tat einige grundlegende Empfehlungsalgorithmen implementieren, z. Es ist jedoch üblicher, PHP zu verwenden, um AI-Dienste in Sprachen wie Python und Java über APIs zu rufen, die m?glicherweise auf Frameworks wie Tensorflow, Pytorch oder Scikit-Learn ausgeführt werden. PHP erh?lt die Anfrage eines Benutzers, übergibt Informationen wie die Benutzer -ID oder die aktuelle Browsing -Inhalt -ID an den AI -Dienst und wartet dann auf das Empfehlungergebnis.

Modelltraining und Updates werden in der Regel von Backend AI -Diensten durchgeführt, und die Rolle von PHP besteht darin, Aktualisierungen auszul?sen (z. B. wenn eine gro?e Anzahl neuer Daten generiert wird) oder den Aktualisierungsstatus zu überwachen. Wenn ein AI -Dienst ein Empfehlungergebnis zurückgibt, verarbeitet PHP es, z. B. in den Gesch?ftsregeln herausgezündet oder nicht die Gesch?ftsregeln, die die endgültige Empfehlungsliste (Redis oder Memcached ist eine gemeinsame Wahl), um mit hohen gleichzeitigen Anfragen zu handeln und den Druck auf AI -Dienste zu reduzieren.

Schlie?lich liegen die Pr?sentation und die Effektivit?tsbewertung der Empfehlungsergebnisse auch unter der Verantwortung von PHP. Es rendert den empfohlenen Inhalt auf der Seite und verfolgt kontinuierlich das Feedback der Benutzer (klicken Sie auf Rate, Conversion -Rate usw.). Diese Feedback -Daten werden in den Datenerfassungsprozess zurückgesetzt und bilden eine geschlossene Schleife für die iterative Optimierung des Modells.

Rollenpositionierung und Technologiestapelauswahl von PHP im KI -Empfehlungssystem

Um ehrlich zu sein, als ich zum ersten Mal die Kombination von "PHP- und KI -Empfehlung" betrachtete, war das, was mir sofort in den Sinn gekommen ist, nicht PHP, komplexe Matrixoperationen oder Deep -Lern -Training zu machen, aber wie es diese Dinge effizient "verwenden" konnte. Php spielt meiner pers?nlichen Meinung nach eine Rolle im KI -Empfehlungssystem mehr wie ein kluger "Mittelsmann" und "Moderator".

Seine Hauptaufgaben sind:

1. Dateneingabe und Beenden: Verantwortlich für das Sammeln verschiedener Verhaltensdaten von Benutzern im Frontend und strukturieren und speichern oder an AI -Dienste senden. Gleichzeitig werden die vom AI -Dienst zurückgegebenen empfohlenen Ergebnisse auf freundliche Weise empfangen und dem Benutzer angezeigt.
2. API -Integrationsschicht: PHP -Frameworks (wie Laravel, Symfony) sind sehr ausgereift, um erholsame APIs aufzubauen. Auf diese Weise kann PHP problemlos mit verschiedenen externen KI-Modelldiensten kommunizieren, unabh?ngig davon, ob es sich um einen selbstgebauten Python-Dienst oder eine empfohlene API von Drittanbietern handelt. Es ist wie ein übersetzer, der die Front-End-Anfrage in die KI übersetzt und dann die Antwort der KI auf das Front-End übersetzt.
3. Business Logic and Rules Engine: Zus?tzlich zu reinen Algorithmusempfehlungen müssen tats?chliche Empfehlungssysteme h?ufig viele Gesch?ftsregeln hinzufügen, z. PHP ist sehr einfach, um diese komplexe Gesch?ftslogik zu bew?ltigen.
4. Caching- und Leistungsoptimierung: Empfohlene Ergebnisse erfordern normalerweise einen Cache, um mit einem hohen gleichzeitigen Zugriff fertig zu werden. PHP kann Cache-Systeme wie Redis und Memcached gut integrieren, wodurch die Reaktionsgeschwindigkeit erheblich verbessert und den Druck auf Back-End-KI-Dienste verringert wird.

Was die Wahl des Technologiestapels angeht, passen wir neben PHP selbst und seinem Rahmen normalerweise an:

• Datenbank: MySQL und PostgreSQL werden verwendet, um Benutzerdaten, Inhaltsmetadaten und historische Verhaltensprotokolle zu speichern.
• Caching -System: Redis oder Memcached, verwendet, um empfohlene Ergebnisse, Benutzerportr?ts usw. zu unterbrechen, usw.
• Nachrichtenwarteschlange: Kafka, Rabbitmq usw., verwendet, um die Datenerfassung, die Benachrichtigung über Modellaktualisierungen und andere Aufgaben zu verarbeiten, um den Systemdurchsatz zu verbessern.
• AI/ML-Dienste: Dies wird normalerweise unabh?ngig eingesetzt und kann in Sprachen und Frameworks wie Python (Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn), Java (Spark MLLIB) integriert werden. PHP ruft seine API über http/rpc auf.
• Front-End-Technologie: HTML, CSS, JavaScript (Vue.js, React usw.) wird für die Benutzeroberfl?che und Interaktion verwendet.

Der Vorteil von PHP liegt in seiner Reife- und schnellen Entwicklungsf?higkeiten seines Webentwicklungs -?kosystems. Es kann eine solide und flexible Back-End-Grundlage für Empfehlungssysteme bieten, die eine schnelle Iteration und Bereitstellung erfordern. Natürlich ist es in der Tat nicht die am meisten bevorzugte Art, CPU-intensive Computing (wie gro? angelegte Matrixoperationen) zu bew?ltigen. Daher ist es ratsam, diesen Teil der Arbeit an professionelle KI-Dienste zu übergeben.

Implementierung grundlegender Empfehlungsalgorithmus: Kollaborative Filterung und Inhalts?hnlichkeitsberechnung

Nun, obwohl wir sagen, dass PHP nicht die Hauptkraft des KI -Trainings ist, k?nnen wir immer noch einige grundlegende Empfehlungsalgorithmen auf PHP -Ebene untersuchen und implementieren, insbesondere in den frühen Stadien, in denen das Datenvolumen nicht besonders gro? oder als Strategie zur Hilfs- und schnellen Empfehlung ist. Hier sprechen wir haupts?chlich über kollaborative Filterung und inhaltsbasierte Empfehlungen.

Kollaborative Filterung

Die Kernidee der kollaborativen Filterung ist "V?gel von Federn str?men zusammen, und die Menschen werden in Gruppen unterteilt." Es kommt in zwei Hauptformen:

1. User-User Collaborative Filtering (Benutzer CF): Finden Sie andere Benutzer, die den Interessen des aktuellen Benutzers ?hneln, und empfehlen diese Elemente, die von ?hnlichen Benutzern geliebt werden, aber vom aktuellen Benutzer nicht gesehen wurden.

   • Implementierungsidee: Berechnen Sie die ?hnlichkeit zwischen den Benutzern (z. B. basierend auf Elementen, die sie zusammen bewertet oder durchsucht haben), und sagen Sie dann das Interesse des Benutzers an Elementen vor, die nicht auf der Grundlage gewichteter Durchschnittswerte angesehen wurden.

   • PHP -Implementierung Herausforderung: Die Berechnung der Benutzer?hnlichkeit erfordert eine gro?e Menge an Benutzerverhaltensdaten. Wenn die Benutzerbasis gro? ist, ist die Berechnungsmenge sehr gro?. PHP ist beim Umgang mit gro? angelegten Matrixoperationen nicht effizient und erfordert m?glicherweise eine Optimierung von Abfragen oder das Drücken einiger der Berechnungen in die Datenbank.

   • Ein sehr vereinfachtes Beispiel für die ?hnlichkeit von PHP Cosinus (für zwei Benutzerbewertungen für Elemente):

      Funktion CalculateCosinesimilarity (Array $ user1Ratings, Array $ user2Ratings): float {
         $ dotproduct = 0;
         $ sistoritude1 = 0;
         $ schoritude2 = 0;
     
         // Finden Sie die Elemente, die üblicherweise bewertet werden $ CommonItems = array_intersect_key ($ user1Ratings, $ user2Ratings);
     
         if (leer ($ CommonItems)) {
             Return 0,0; // Artikel ohne gemeinsam genutzte Bewertung, die ?hnlichkeit betr?gt 0
         }
     
         foreach ($ CommonItems als $ item => $ Rating1) {{
             $ bewertet2 = $ user2Ratings [$ item];
             $ dotproduct = $ Rating1 * $ Rating2;
         }
     
         foreach ($ user1Ratings als $ bewertet) {
             $ sitoritude1 = $ Rating * $ Rating;
         }
         foreach ($ user2Ratings als $ $ Rating) {
             $ schoritude2 = $ Rating * $ Rating;
         }
     
         $ schoritude1 = SQRT ($ Gr??e1);
         $ schoritude2 = sqrt ($ schoritude2);
     
         if ($ schoritude1 == 0 || $ schoritude2 == 0) {
             Return 0,0;
         }
     
         return $ dotproduct / ($ schoritude1 * $ schoritude2);
     }
     
     // Beispieldaten: Benutzerbewertungen für Filme $ usera = ['move1' => 5, 'move2' => 3, 'move3' => 4];
     $ userb = ['move1' => 4, 'move2' => 5, 'move4' => 2];
     $ userc = ['move5' => 1, 'move6' => 2];
     
     // ?hnlichkeitsberechnung // Echo CalculateCosinesimilarity ($ Usera, $ userB); // 0,9899 wird berechnet ...
     // Echo CalculateCosinesimilarity ($ Usera, $ userc); // Es wird 0 sein, weil es keinen gemeinsamen Gegenstand gibt

     Dies ist nur ein konzeptionelles Fragment, und es ist auch notwendig, mit Problemen wie Sp?rlichkeit und kaltem Start in den tats?chlichen Anwendungen umzugehen.

2. Kollaborative Filterung von Element-Elemente (Artikelelement-Element-CF): Finden Sie andere Elemente ?hnlich wie die von dem Benutzer bevorzugten Elemente und empfehlen Sie sie dem Benutzer. Dieser Ansatz wird in der Praxis h?ufiger verwendet, da er normalerweise stabiler ist als die Benutzer-Benutzer-CF (die ?hnlichkeit der Elemente ?ndert sich normalerweise langsam als Benutzerinteressen).

   • Implementierungsidee: Berechnen Sie die ?hnlichkeit zwischen Elementen (z. B. der H?ufigkeit, mit der sie von einem gemeinsamen Benutzer gemocht oder gekauft werden) und empfehlen Sie dann ?hnliche Elemente basierend auf dem historischen Benutzerverhalten.
   • PHP-Implementierung: steht auch vor der Herausforderung des gro? angelegten Computers, aber für kleine und mittelgro?e Elementbibliotheken k?nnen Sie versuchen, eine Element-?hnlichkeitsmatrix in PHP zu erstellen.

Inhaltsbasierte Empfehlung

Dieser Ansatz beruht nicht auf das Verhalten anderer Benutzer, sondern analysiert die Eigenschaften von Inhalten, die Benutzer in der Vergangenheit m?gen, und empfiehlt dann neue Inhalte mit ?hnlichen Eigenschaften.

• Implementierungsideen:
  1. Inhaltsfunktionsextraktion: Keyword -Extraktion, Kennzeichnung, Klassifizierung usw. für Artikel, Produkte usw. Sie k?nnen die Verarbeitungsfunktionen von PHP verwenden oder externe NLP -Bibliotheken (über API genannt) integrieren.
  2. Benutzerportr?tkonstruktion: Erstellen Sie ein Interessensportr?t basierend auf dem Inhalt, auf den Benutzer in der Vergangenheit durchsuchen, und klicken Sie beispielsweise (beispielsweise bevorzugen Benutzer Labels wie "technische Artikel" und "Science -Fiction").
  3. ?hnlichkeitsberechnung: Vergleichen Sie die Funktionsvektoren von Benutzerportr?ts mit neuen Inhalten, finden Sie den Inhalt mit der h?chsten ?hnlichkeit und empfehlen Sie ihn. Zu den h?ufig verwendeten Methoden geh?ren TF-IDF, Cosinus-?hnlichkeit usw.
• PHP -Implementierung Herausforderung: Die Extraktion und Vektorisierung von Textmerkmalen sind rechnerisch intensive Aufgaben. Für gro? angelegte Textdaten kann die Direktverarbeitung von PHP ineffizient sein. Es wird normalerweise als Outsourcing dieses Teils der Arbeit an professionelle Textverarbeitungsdienste oder Suchmaschinen (wie Elasticsearch, Solr) angesehen. PHP ist nur für das Anruf und die Integration verantwortlich.

Meiner Meinung nach eignet sich PHP bei der Implementierung dieser grundlegenden Algorithmen besser für die Handhabung von Szenarien, in denen "Offline -Berechnungen und Online -Tabellen -Lookups" durchgeführt werden, oder als eine sehr leichte Hilfsempfehlungslogik. Für Empfehlungen, die in Echtzeit, gro?em Ma?stab und hoher Pr?zisions-Computing erforderlich sind, müssen sie sich immer noch auf professionelle KI-Dienste verlassen.

Optimierung und Herausforderungen des intelligenten Inhaltsverteilungsmechanismus

Das Aufbau eines Empfehlungssystems, das ausgeführt werden kann, ist eine Sache, es wirklich ?intelligent“ zu machen und Inhalte effizient zu verteilen, ist eine andere Sache. Obwohl PHP der "Steward" ist, muss es sich auch um viele Optimierungen und Herausforderungen kümmern.

Optimieren Sie Strategien, um die Vertrieb "intelligenter" zu gestalten:

1. Echtzeit und Verz?gerung: Das Benutzerverhalten ?ndert sich schnell und das Empfehlungssystem kann am besten in Echtzeit reagieren. Dies bedeutet, dass wir nicht immer bis zum Abend warten k?nnen, bevor wir die Batch -Aufgabe ausführen, um die empfohlenen Ergebnisse zu aktualisieren. PHP kann hier eine Rolle spielen, z. B. die Ausl?sen kleiner Batch-Updates von AI-Modellen asynchron durch Nachrichtenwarteschlangen oder Verwendung von Caches, um nahe Zeit zu realieren. Wenn ein Benutzer einen Artikel liest, hoffen wir, ihm in der n?chsten Sekunde die relevanten zu empfehlen, anstatt lange zu warten. Dies erfordert, dass PHP Benutzerverhaltensdaten schnell an AI -Dienste senden und schnell Empfehlungergebnisse erhalten und angezeigt werden.
2. Problem mit kaltem Startup: Dies ist eine lang anhaltende Herausforderung für alle Empfehlungssysteme.
   • Neuer Benutzer: Der neu registrierte Benutzer hat keine Verhaltensdaten. Wie empfehlen Sie es? PHP kann Richtlinien konfigurieren, z. B. die Empfehlung popul?rer Inhalte und die neuesten Inhalte standardm??ig oder vorl?ufige Empfehlungen auf der Grundlage der Benutzerregistrierungsinformationen (z. B. Zins -Tags).
   • Neue Inhalte: Der gerade ver?ffentlichte Inhalt wurde von den Benutzern nicht konsumiert. Wie kann er also empfohlen werden? Neuen Inhalten k?nnen ein "Expositionsgewicht" erhalten und zuerst einigen Benutzern empfohlen, erstmaliges Feedback sammeln oder die eigenen Metadaten (Labels, Klassifizierungen) des Inhalts verwenden, um inhaltsbasierte Empfehlungen abzugeben.
3. Vielfalt und Neuheit: Wenn sich die Empfehlungsergebnisse immer um die bekannten Interessenspunkte des Benutzers drehen, ist es leicht, in den "Information Cocoon" zu fallen. Bei der Anzeige der empfohlenen Ergebnisse kann PHP einige Strategien einführen, z. B.:
   • Diversifizierung: Stellen Sie sicher, dass die Empfehlungsliste Inhalte aus verschiedenen Kategorien und Autoren enth?lt.
   • Exploration: Gelegentlich empfehlen Sie Inhalte, an denen Benutzer interessiert sein k?nnen, aber noch nie ausgesetzt waren, was die F?higkeit von KI-Modellen für explorative Empfehlungen erfordert, oder PHP fügt bei der Integration einige zuf?llige oder popularit?tsbasierte Erg?nzungen hinzu.
   • Aktualit?t: Stellen Sie sicher, dass der empfohlene Inhalt frisch ist, insbesondere Nachrichten und aktuelle Angelegenheiten.
4. Feedback -Schleifen und Iterationen: Empfehlungssysteme sind nicht ein für alle Mal. Benutzer klicken, sammeln, teilen und ignorieren sogar die Empfehlungergebnisse, die wertvolles Feedback sind. PHP muss diese Benutzerverhalten genau aufzeichnen und an das KI -Modell zurückführen, um das Modell kontinuierlich zu trainieren und zu optimieren. Dies ist ein kontinuierlicher Lernprozess, und jede Benutzerinteraktion ist eine M?glichkeit zur Verbesserung.

Herausforderung, die Verteilung "stabiler" zu gestalten:

1. Performance-Engpass: Wenn die Anzahl der Benutzer und Inhalte sowohl explosionsartig als Webdienstebene als auch die Webdienstebene als Web-Service-Schicht w?chst, um mit hoher Konzernanfragen umgeht, wie man effizient mit Back-End-AI-Diensten kommuniziert und wie eine gro?e Menge an Gespeistdaten verwaltet werden, sind alle echten Herausforderungen. Dies erfordert, dass die PHP -Anwendung selbst über ein gutes architektonisches Design verfügt, z.
2. Modellaktualisierungen und Bereitstellungen: Das KI -Modell wird regelm??ig aktualisiert, um sich an neue Daten- und Benutzerverhaltensmuster anzupassen. So reibungslos das Online -Modell aktualisieren, um Dienstunterbrechungen oder Verschlechterungen der Empfehlungsqualit?t zu vermeiden, ist ein schwieriges Problem bei Betrieb und Wartung. Als Anrufer muss PHP in der Lage sein, flexibel zum neuen Modell zu wechseln und eine Downgrade -Strategie zu haben.
3. Datenschutz und Konformit?t: Empfehlungssysteme beruhen auf einer gro?en Menge an Benutzerverhaltensdaten. Es ist wichtig, die sichere und konforme Verwendung dieser Daten zu gew?hrleisten und die Privatsph?re der Benutzer zu vermeiden. PHP muss sich strikt an relevante Gesetze und Vorschriften im Datenerfassung und im Verarbeitungsprozess einhalten.
4. Algorithmus -Interpretierbarkeit: Manchmal k?nnen die von KI -Modellen angegebenen Empfehlungsergebnisse verwirrend sein. Warum sollten Sie das empfehlen? Benutzer k?nnen Fragen haben. Obwohl dies haupts?chlich ein Problem mit dem KI -Modell selbst ist, kann es diesen Artikel erheblich verbessern, wenn PHP bei der Pr?sentation der empfohlenen Ergebnisse einige einfache Erkl?rungen liefern kann (z. B. "Weil Sie xxx gelesen haben").

Im Allgemeinen dient PHP im intelligenten Inhaltsverteilungsmechanismus als Brücke, die Benutzer mit dem intelligenten Kern verbindet und alle Aspekte vom Datenfluss bis zur Benutzererfahrung verwandelt. Es muss wie ein erfahrener Produktmanager sein und die Ressourcen aller Parteien koordinieren, um sicherzustellen, dass das gesamte Empfehlungssystem "intelligent" funktionieren und "stetig" arbeiten kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie PHP zum Implementieren von KI -Inhaltsempfehlungssystemen PHP Intelligenter Inhaltsverteilungsmechanismus. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!