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Les systèmes de recommandation d'intelligence artificielle sont devenus un outil important à l'ère numérique. Ils fournissent du contenu et des services personnalisés en analysant les données du comportement des utilisateurs et en identifiant les modèles potentiels. Avec l'aide du cadre PHP, nous pouvons donner un jeu complet à sa flexibilité et à ses vastes ressources communautaires pour construire un système de recommandation efficace. Le contenu suivant vous guidera pour atteindre cet objectif étape par étape.
Tout d'abord, assurez-vous que le compositeur est installé dans votre environnement de développement. Ensuite, exécutez la commande suivante pour installer les dépendances de base:
Le compositeur a besoin de Predis / Predis: 1. ~ Le compositeur a besoin de ligue / csv: ^ 9 Le compositeur a besoin de monologue / monologue: ^ 2
Le système recommandé utilisera Redis comme principal stockage de données. Vous pouvez choisir de créer un serveur Redis localement ou d'utiliser des services cloud pour assurer un accès stable et efficace aux données.
La couche de modèle est responsable de l'analyse des données utilisateur et de la sortie des résultats recommandés. Créez une classe de modèle et concevez la méthode suivante:
modèle de classe
{
Train de fonction publique (Data Array $): void
{
// Formation du modèle}
Recommandation de la fonction publique (String $ userId, int $ count = 10): Array
{
// générer des recommandations pour les utilisateurs spécifiés}
}Le contrôleur est responsable du traitement des demandes des clients et de l'interaction avec le modèle. L'exemple de structure de classe de contrôleur est le suivant:
contrôleur de classe
{
Train de fonction publique (demande $ demande): réponse
{
// Demande de modèle de formation de traitement}
Recommandation de la fonction publique (demande de demande): réponse
{
// traite la demande de génération de recommandation}
}Supposons que vous exécutiez une librairie en ligne dans le but de fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction des données de notation. Les étapes spécifiques comprennent:
Vous pouvez extraire directement les notes de l'utilisateur des livres de la base de données ou utiliser des fichiers CSV pour le chargement hors ligne.
Appelez la méthode Train () pour mettre à jour les paramètres du modèle avec les données de notation collectées pour améliorer la précision de la recommandation.
Grâce à la méthode recommandation (), des recommandations personnalisées sont générées en fonction des scores d'historique des utilisateurs pour aider les utilisateurs à découvrir plus de livres d'intérêt.
Déployez le système de recommandation complet dans l'environnement de production, utilisez les fonctions intégrées du cadre PHP et coopérez avec les technologies de serveur Web ou de conteneurs (telles que Docker et Kubernetes) pour obtenir des services en ligne efficaces et stables.
Grâce aux étapes ci-dessus, vous pouvez créer un système de recommandation d'intelligence artificielle entièrement fonctionnelle pour améliorer l'expérience utilisateur et la valeur commerciale. Bienvenue pour continuer à explorer plus d'applications de l'écosystème PHP.
