ユーザーの動作データを収集するには、PHPを介してブラウジング、検索、購入、その他の情報をデータベースに記録し、それをクリーン化して分析して、関心の好みを調(diào)査する必要があります。 2。推奨アルゴリズムの選択は、データの特性に基づいて決定する必要があります。コンテンツ、共同フィルタリング、ルール、または混合推奨事項(xiàng)に基づいています。 3.共同フィルタリングをPHPに実裝して、ユーザーコサインの類似性を計(jì)算し、Kestose Yearborsを選択し、加重予測スコアを選択し、高得點(diǎn)製品を推奨します。 4.パフォーマンス評価では、精度、リコール、F1値とCTR、変換率、A/Bテストを介して効果を検証します。 5.コールドスタートの問題は、製品屬性、ユーザー登録情報、一般的な推奨事項(xiàng)、専門家の評価を通じて緩和される可能性があります。 6.パフォーマンス最適化方法には、キャッシュされた推奨結(jié)果、非同期処理、分散コンピューティング、SQLクエリの最適化が含まれ、それにより推奨効率とユーザーエクスペリエンスが向上します。

PHPの製品推奨モジュールのコアは、ユーザーの行動データと推奨アルゴリズムを組み合わせて、ユーザーにパーソナライズされた製品の推奨事項(xiàng)を提供し、ユーザーのショッピングエクスペリエンスと販売変換率を改善することです。

PHPを使用して製品推奨モジュールを開発するには、ユーザーの動作分析を詳細(xì)に理解し、適切な推奨アルゴリズムを選択する必要があります。この目標(biāo)を達(dá)成する方法の詳細(xì)を以下に示します。

ユーザーの動作データを収集および分析する方法は？

ユーザーの動作データは、推奨アルゴリズムの基礎(chǔ)です。閲覧履歴、キーワードの検索、購入履歴、ショッピングカートの追加、レビューなど、ウェブサイト上のユーザーのさまざまな動作を収集する必要があります。このデータは、PHPコードを介してデータベースに記録できます。

データが収集された後、クリーニングと分析が必要です。クリーニングには、複製データの削除、欠損値の処理、データ形式の変換などが含まれます。分析では、SQLクエリ、PHPスクリプト、またはより高度なデータ分析ツール（PythonのPandasライブラリなど、PHPのexec()関數(shù)を介してPythonスクリプトを呼び出すことができます。

分析の目的は、ユーザーの関心の好みを理解することです。たとえば、ユーザーが最も閲覧したり、最も多く購入したり、最も検索したりする製品カテゴリをカウントできます。また、Association Rule Miningアルゴリズム（Aprioriアルゴリズムなど）を使用して、製品間の相関を発見することもできます。たとえば、製品を購入するユーザーは製品Bを購入することがよくあります

これは、ユーザーの動作を記録する?yún)g純なPHPコードの例です。

 <？php
//ユーザーIDと製品IDがすでに$ user_id = $ _session [&#39;user_id&#39;]を取得していると仮定します。
$ product_id = $ _get [&#39;product_id&#39;];

//データベースに接続$ conn = new mysqli（ "localhost"、 "username"、 "password"、 "database"）;

//接続が成功したかどうかを確認(rèn)します（$ conn-> connect_error）{
  die（ "接続失?。?quot;。$ conn-> connect_error）;
}

//ブラウジング履歴を挿入$ sql = "user_browsing_history（user_id、product_id、timestamp）values（$ user_id、$ product_id、now（））";

if（$ conn-> query（$ sql）=== true）{
  エコー「ブラウジング履歴が保存された」;
} それ以外 {
  エコー「エラー：」。 $ sql。 「<br>」。 $ conn-> error;
}

$ conn-> close（）;
？>

適切な推奨アルゴリズムを選択する方法は？

一般的な推奨アルゴリズムは次のとおりです。

• コンテンツベースの推奨事項(xiàng)：製品屬性（カテゴリ、ブランド、説明など）やユーザーの歴史的行動に基づいて、過去に好きなユーザーと同様の製品を推奨します。
• 共同フィルタリングの推奨事項(xiàng)：ユーザー間の類似性または製品間の類似性に基づいて、ユーザーが好む製品を推奨します。共同フィルタリングは、ユーザーベースの共同フィルタリングと製品ベースの共同フィルタリングに分けられます。
• ルールベースの推奨事項(xiàng)：事前定義されたルールに基づいて特定の條件を満たす製品を推奨します。たとえば、ユーザーが製品Aを購入する場合、製品Bをお勧めします。
• 複數(shù)の推奨事項(xiàng)の利點(diǎn)を組み合わせることで、推奨事項(xiàng)の正確性と多様性が向上します。

選択する推奨アルゴリズムは、データとビジネスニーズの特性に依存します。製品屬性情報が比較的完全である場合、コンテンツベースの推奨事項(xiàng)を考慮することができます。ユーザーと製品の數(shù)が比較的多い場合は、推奨事項(xiàng)の共同フィルタリングを検討できます。いくつかの明確なビジネスルールがある場合、ルールベースの推奨事項(xiàng)を考慮することができます。

これらのアルゴリズムをPHPに実裝すると、獨(dú)自のコードを作成するか、既製の推奨アルゴリズムライブラリを使用できます。たとえば、PHPの數(shù)學(xué)関數(shù)ライブラリ、またはオープンソース推奨アルゴリズムライブラリ（存在する場合）を使用して、類似性計(jì)算を?qū)g裝できます。

PHPで共同フィルタリングの推奨事項(xiàng)を?qū)g裝する方法は？

ユーザーベースのコラボレーションフィルタリングを例として、PHPに推奨事項(xiàng)を?qū)g裝する方法を紹介します。

1. ユーザー間の類似性を計(jì)算します。コサインの類似性、ピアソン相関係數(shù)などの方法を使用できます。たとえば、コサインの類似性は、次の式で計(jì)算できます。

   類似性（usera、userb）= cos（θ）=（usera?userb） /（|| usera || * || userb ||）

   その中で、 userAとuserBユーザーAとユーザーBのスコアリングベクトルであり、ベクトルのドット製品· 、 || ||ベクトルのモジュラスを表します。

2. ターゲットユーザーに似ているユーザーを見つけます。近隣ユーザーと類似しているKユーザーを選択します。

3. 近隣ユーザーの評価に基づいて、未評価のアイテムに対するターゲットユーザーの評価を予測します。加重平均方法を使用できます。たとえば、ユーザーAによる製品Iの予測スコアは、次の式で計(jì)算できます。

    Predicted_rating（usera、itemi）= ∑（類似性（usera、usern） * rating（usern、itemi）） / ∑ similality（usera、usern）

   その中で、 userNはユーザーAの隣人ユーザーであり、 rating(userN, itemI)製品iのユーザーnの評価です。

4. 予測スコアが最も高い推奨製品：推奨結(jié)果として最高の予測スコアを持つN製品を選択します。

ユーザー間のコサインの類似性を計(jì)算するための単純化されたPHPコードの例を次に示します。

 <？php
//ユーザー評価データがデータベースから配列$評価に読み取られていると仮定します
  $ dot_product = 0;
  $ norm1 = 0;
  $ norm2 = 0;

  foreach（$ retings [$ user1] as $ product => $ rating1）{
    if（ISSET（$ Ratings [$ user2] [$ product]））{
      $ rating2 = $ Ratings [$ user2] [$ product];
      $ dot_product = $ rating1 * $ rating2;
    }
    $ norm1 = pow（$ rating1、2）;
  }

  foreach（$ retings [$ user2] as $ product => $ rating2）{
    $ norm2 = pow（$ rating2、2）;
  }

  if（$ norm1 == 0 || $ norm2 == 0）{
    0を返します。
  }

  Return $ dot_product /（sqrt（$ norm1） * sqrt（$ norm2））;
}

//例：ユーザー1とユーザーの類似性を計(jì)算します。
エコー「ユーザー1とユーザー2の類似性：」。 $類似性;
？>

推奨モジュールのパフォーマンスを評価する方法は？

推奨モジュールのパフォーマンスを評価することは非常に重要です。これは、推奨アルゴリズムの有効性を理解し、最適化するのに役立ちます。一般的な評価メトリックは次のとおりです。

• 精度：ユーザーが本當(dāng)に気に入っている推奨製品の比率。
• リコール：ユーザーが本當(dāng)に気に入っている推奨製品の比率。
• F1値：精度とリコールの高調(diào)波平均。
• クリックスルーレート（CTR）：ユーザーがクリックした推奨製品の比率。
• コンバージョン率：ユーザーが購入した推奨製品の比率。

A/Bテスト方法を使用して、さまざまな推奨アルゴリズムの効果を比較できます。ユーザーを2つのグループに分割します。1つは古い推奨アルゴリズムを使用し、もう1つは新しい推奨アルゴリズムを使用し、ユーザーの2つのグループのクリックスルーレート、変換レート、およびその他のインジケーターを比較して、新しい推奨アルゴリズムがより効果的かどうかを判斷します。

コールドスタートの問題を解決する方法は？

コールドスタートの問題とは、過去のデータが不足しているため、新しいユーザーや新製品を推奨することの難しさを指します。一般的なソリューションには次のものがあります。

• 製品屬性の利用：新製品の場合、屬性（カテゴリ、ブランド、説明など）に基づいて同様の製品を好むユーザーに推奨できます。
• ユーザー登録情報を活用する：新しいユーザーの場合、登録情報（年齢、性別、利益など）に基づいて、利息に関連する製品を推奨できます。
• 一般的な推奨事項(xiàng)：最も人気のある製品を推奨して、新しいユーザーを引き付けて行動データを収集できます。
• 専門家の推奨事項(xiàng)：専門家またはユーザーに新製品を評価し、評価結(jié)果を推奨の基礎(chǔ)として使用します。

推奨モジュールのパフォーマンスを最適化する方法は？

推奨モジュールのパフォーマンスは、ユーザーエクスペリエンスに直接影響します。推奨モジュールのパフォーマンスは、次の方法で最適化できます。

• キャッシュの使用：一般的に使用されるキャッシュは、繰り返し計(jì)算を避けるために推奨される結(jié)果を使用します。
• 非同期処理を使用します。ユーザーリクエストのブロックを避けるために、バックグラウンドに時間のかかる推奨計(jì)算を入れます。
• 分散システムの使用：推奨されるコンピューティングを複數(shù)のサーバーに分配して、コンピューティングパワーを向上させます。
• データベースクエリの最適化： SQLクエリステートメントを最適化して、データの読み取り速度を改善します。

要するに、PHP向けの製品推奨モジュールの開発は、ユーザーの行動分析と推奨アルゴリズムを深く理解し、継続的な最適化と改善を必要とする複雑なプロセスです。

以上がPHPを使用して製品推奨モジュールPHP推奨アルゴリズムとユーザーの動作分析を開発する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。