php实现智能推荐

PHP实现智能推荐的方法

基于内容的推荐

使用用户历史行为或偏好数据推荐相似内容。需要构建内容特征向量，计算相似度。

// 示例：基于余弦相似度的内容推荐
function cosineSimilarity($vecA, $vecB) {
    $dotProduct = array_sum(array_map(function($a, $b) { return $a * $b; }, $vecA, $vecB));
    $normA = sqrt(array_sum(array_map(function($a) { return $a * $a; }, $vecA)));
    $normB = sqrt(array_sum(array_map(function($b) { return $b * $b; }, $vecB)));
    return $dotProduct / ($normA * $normB);
}

协同过滤推荐

分为用户协同过滤和物品协同过滤。通过用户-物品交互矩阵发现相似用户或物品。

// 示例：用户协同过滤
function findSimilarUsers($userId, $userItemMatrix) {
    $similarities = [];
    foreach ($userItemMatrix as $otherUserId => $items) {
        if ($otherUserId != $userId) {
            $similarities[$otherUserId] = cosineSimilarity(
                $userItemMatrix[$userId], 
                $items
            );
        }
    }
    arsort($similarities);
    return array_slice($similarities, 0, 5, true); // 返回前5个相似用户
}

混合推荐系统

结合内容推荐和协同过滤的优势。可以并行运行两种算法后合并结果。

// 示例：混合推荐
function hybridRecommendation($userId, $contentFeatures, $userItemMatrix) {
    $contentRecs = contentBasedRecommend($userId, $contentFeatures);
    $collabRecs = collaborativeFiltering($userId, $userItemMatrix);
    return array_merge($contentRecs, $collabRecs);
}

使用机器学习库

PHP-ML库提供多种机器学习算法实现。

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';
use Phpml\Clustering\KMeans;

// 使用K-means聚类进行推荐
$clusterer = new KMeans(3);
$samples = [[1, 2], [7, 8], [1.5, 2.5]];
$clusterer->cluster($samples);

实时推荐优化

使用Redis等内存数据库缓存用户行为数据，提高推荐响应速度。

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$userHistory = $redis->lRange("user:$userId:history", 0, -1);

推荐系统评估

通过A/B测试或离线指标评估推荐效果。

function precisionAtK($recommended, $relevant, $k) {
    $intersection = array_intersect(
        array_slice($recommended, 0, $k),
        $relevant
    );
    return count($intersection) / $k;
}

实现智能推荐系统需要考虑数据规模、实时性要求和业务场景。大规模系统可能需要结合消息队列和分布式计算框架。