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인공 지능 추천 시스템은 디지털 시대에 중요한 도구가되었습니다. 사용자 행동 데이터를 분석하고 잠재적 인 패턴을 식별하여 맞춤형 컨텐츠 및 서비스를 제공합니다. PHP 프레임 워크의 도움으로 효율적인 추천 시스템을 구축하기 위해 유연성과 광범위한 커뮤니티 리소스를 완전히 플레이 할 수 있습니다. 다음 내용은이 목표를 단계별로 달성하도록 안내합니다.
먼저 작곡가가 개발 환경에 설치되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 다음 명령을 실행하여 핵심 종속성을 설치하십시오.
작곡가는 predis/predis가 필요합니다. 1. ~ 작곡가는 리그/CSV가 필요합니다 :^9 작곡가는 독백/독백이 필요합니다.^2
권장 시스템은 Redis를 기본 데이터 저장소로 사용합니다. Redis 서버를 로컬로 구축하거나 클라우드 서비스를 사용하여 데이터에 안정적이고 효율적으로 액세스 할 수 있습니다.
모델 계층은 사용자 데이터를 분석하고 권장 결과를 출력합니다. 모델 클래스를 만들고 다음 방법을 설계하십시오.
클래스 모델
{
공개 기능 트레인 (배열 $ 데이터) : void
{
// 모델 훈련}
공개 기능 권장 사항 (String $ userId, int $ count = 10) : 배열
{
// 지정된 사용자에 대한 권장 사항 생성}
}컨트롤러는 클라이언트 요청을 처리하고 모델과 상호 작용할 책임이 있습니다. 예제 컨트롤러 클래스 구조는 다음과 같습니다.
클래스 컨트롤러
{
공개 기능 열차 (요청 $ 요청) : 응답
{
// 프로세스 교육 모델 요청}
공개 기능 추천 (요청 $ 요청) : 응답
{
// 추천 생성 요청 처리}
}등급 데이터를 기반으로 사용자에게 개인화 된 권장 사항을 제공하려는 목표로 온라인 서점을 실행한다고 가정 해 봅시다. 특정 단계에는 다음이 포함됩니다.
데이터베이스에서 사용자의 책 등급을 직접 추출하거나 오프라인로드를 위해 CSV 파일을 사용할 수 있습니다.
추천 정확도를 향상시키기 위해 수집 된 스코어링 데이터로 모델 매개 변수를 업데이트하려면 Train () 메소드를 호출하십시오.
추천 () 메소드를 통해 사용자 기록 점수를 기반으로 개인화 된 권장 사항이 생성되어 사용자가 더 많은 관심 서적을 발견 할 수 있도록 도와줍니다.
완전한 권장 시스템을 제작 환경에 배포하고 PHP 프레임 워크의 통합 기능을 사용하고 웹 서버 또는 컨테이너 기술 (예 : Docker 및 Kubernetes)과 협력하여 효율적이고 안정적인 온라인 서비스를 달성하십시오.
위의 단계를 통해 사용자 경험과 비즈니스 가치를 향상시키기 위해 완전히 기능적인 인공 지능 추천 시스템을 구축 할 수 있습니다. PHP 생태계의 더 많은 응용 프로그램을 계속 탐색하는 데 오신 것을 환영합니다.
