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php 实现推荐算法

news 来源：原创 2024/9/20 7:19:37

在PHP中实现推荐算法的应用场景通常包括电商、社交媒体、内容平台等。推荐算法可以帮助用户找到与其兴趣相关的内容，提高用户体验和平台黏性。以下是几种常见的推荐算法及其PHP实现方式：

1. 基于协同过滤的推荐算法

协同过滤（Collaborative Filtering）是一种常见的推荐算法，它基于用户的历史行为或其他相似用户的行为来推荐内容。协同过滤有两种主要类型：

基于用户的协同过滤：推荐与目标用户行为相似的其他用户喜欢的项目。
基于项目的协同过滤：推荐与用户喜欢的项目相似的其他项目。

基于用户的协同过滤

通过计算用户之间的相似度来推荐其他用户喜欢的项目。

步骤

构建用户行为矩阵，用户对项目的评分或行为记录（如点击、收藏、购买）。
计算用户之间的相似度（通常使用余弦相似度或皮尔逊相关系数）。
根据相似用户的偏好，推荐项目给目标用户。

示例代码：基于用户的协同过滤

// 用户行为数据，用户对商品的评分（0表示未评分）
$ratings = ['user1' => ['item1' => 5, 'item2' => 3, 'item3' => 0, 'item4' => 1],'user2' => ['item1' => 4, 'item2' => 0, 'item3' => 4, 'item4' => 0],'user3' => ['item1' => 0, 'item2' => 5, 'item3' => 4, 'item4' => 2],
];// 计算用户之间的余弦相似度
function cosineSimilarity($user1, $user2) {$dot_product = 0;$norm_a = 0;$norm_b = 0;foreach ($user1 as $item => $rating1) {if (isset($user2[$item])) {$rating2 = $user2[$item];$dot_product += $rating1 * $rating2;$norm_a += pow($rating1, 2);$norm_b += pow($rating2, 2);}}return $dot_product / (sqrt($norm_a) * sqrt($norm_b));
}// 找到与目标用户最相似的用户
function findSimilarUsers($target_user, $ratings) {$similarities = [];foreach ($ratings as $user => $user_ratings) {if ($user != $target_user) {$similarities[$user] = cosineSimilarity($ratings[$target_user], $user_ratings);}}arsort($similarities);  // 按相似度排序return $similarities;
}// 推荐项目
function recommendItems($target_user, $ratings) {$similar_users = findSimilarUsers($target_user, $ratings);$recommended_items = [];foreach ($similar_users as $user => $similarity) {foreach ($ratings[$user] as $item => $rating) {if ($rating > 0 && $ratings[$target_user][$item] == 0) {if (!isset($recommended_items[$item])) {$recommended_items[$item] = 0;}// 推荐分数是基于相似用户的相似度和评分的乘积$recommended_items[$item] += $similarity * $rating;}}}arsort($recommended_items);  // 按推荐分数排序return $recommended_items;
}$target_user = 'user1';
$recommendations = recommendItems($target_user, $ratings);
echo "推荐给 $target_user 的项目: \n";
print_r($recommendations);

2. 基于内容的推荐算法

基于内容的推荐算法通过分析项目的属性来推荐与用户喜欢的项目相似的其他项目。每个项目通常有若干属性标签（如书籍的类型、电影的导演等），然后通过这些属性计算相似性。

实现步骤

为每个项目创建属性向量。
计算用户喜欢的项目与其他项目的相似度（可以使用余弦相似度或其他方法）。
向用户推荐与其喜欢的项目相似的其他项目。

示例代码：基于内容的推荐

// 项目属性向量
$items = ['item1' => ['genre' => 'action', 'director' => 'A', 'year' => 2020],'item2' => ['genre' => 'comedy', 'director' => 'B', 'year' => 2019],'item3' => ['genre' => 'action', 'director' => 'A', 'year' => 2021],
];// 计算项目之间的相似度（简单的属性匹配）
function calculateItemSimilarity($item1, $item2) {$similarity = 0;foreach ($item1 as $attribute => $value) {if ($item2[$attribute] == $value) {$similarity += 1;}}return $similarity;
}// 为用户推荐项目
function recommendContentBased($user_liked_items, $all_items) {$recommendations = [];foreach ($all_items as $item_id => $item_attributes) {if (!in_array($item_id, $user_liked_items)) {$similarity_score = 0;foreach ($user_liked_items as $liked_item_id) {$similarity_score += calculateItemSimilarity($all_items[$liked_item_id], $item_attributes);}$recommendations[$item_id] = $similarity_score;}}arsort($recommendations);return $recommendations;
}$user_liked_items = ['item1'];
$recommendations = recommendContentBased($user_liked_items, $items);
echo "基于内容推荐的项目: \n";
print_r($recommendations);