【后端开发】php用不了推荐算法吗

后端开发 后端开发 2周前 (11-03) 15次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码

【后端开发】php用不了推荐算法吗

php用不了推荐算法吗?

推荐算法是非常古老的,在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。

协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型,包括在线的协同离线的过滤两部分。所谓在线协同,就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品,而离线过滤,则是过滤掉一些不值得推荐的数据,比比如推荐值评分低的数据,或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。

下面就介绍下怎样用PHP+MySQL实现简单的协同过滤算法。

要实现协同过滤推荐算法,首先就要理解算法的核心思想和流程。该算法的核心思想可以概括为:若a,b喜欢同一系列的物品(暂时称b是a的邻居吧),则a很可能喜欢b喜欢的其他物品。算法的实现流程可以简单概括为:1.确定a有哪些邻居 2.通过邻居来预测a可能会喜欢哪种物品 3.将a可能喜欢的物品推荐给a。

算法核心的公式如下:

1.余弦相似度(求邻居):

【后端开发】php用不了推荐算法吗

2.预测公式(预测a可能会喜欢哪种物品):

【后端开发】php用不了推荐算法吗

仅从这两个公式我们就可以看出,仅仅是按照这两个公式进行计算,就需要进行大量的循环与判断,而且还涉及到排序的问题,就涉及到排序算法的选择与使用,这里选快排。

首先建表:

DROP TABLE IF EXISTS `tb_xttj`;
CREATE TABLE `tb_xttj` (
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `a` int(255) default NULL,
  `b` int(255) default NULL,
  `c` int(255) default NULL,
  `d` int(255) default NULL,
  `e` int(255) default NULL,
  `f` int(255) default NULL,
  `g` int(255) default NULL,
  `h` int(255) default NULL,
  PRIMARY KEY  (`name`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1;
 
INSERT INTO `tb_xttj` VALUES ('John', '4', '4', '5', '4', '3', '2', '1', null);
INSERT INTO `tb_xttj` VALUES ('Mary', '3', '4', '4', '2', '5', '4', '3', null);
INSERT INTO `tb_xttj` VALUES ('Lucy', '2', '3', null, '3', null, '3', '4', '5');
INSERT INTO `tb_xttj` VALUES ('Tom', '3', '4', '5', null, '1', '3', '5', '4');
INSERT INTO `tb_xttj` VALUES ('Bill', '3', '2', '1', '5', '3', '2', '1', '1');
INSERT INTO `tb_xttj` VALUES ('Leo', '3', '4', '5', '2', '4', null, null, null);

【后端开发】php用不了推荐算法吗

这里只对最后一行的Leo进行推荐,看看f,g,h哪个可以推荐给他。

用php+mysql,流程图如下:

【后端开发】php用不了推荐算法吗

连接数据库并将其存储为二维数组的代码如下:

header("Content-Type:text/html;charset=utf-8");
 
mysql_connect("localhost","root","admin");
mysql_select_db("geodatabase");
mysql_query("set names 'utf8'");
 
$sql = "SELECT * FROM tb_xttj";
$result = mysql_query($sql);
 
$array = array();
while($row=mysql_fetch_array($result))
{
$array[]=$row;//$array[][]是一个二维数组
}

问题1:这一步完全可以看做是整表查询,这种查询是大忌,对于这种小小的演示系统还可以,但是对大数据的系统,没有效率。

求Leo与其他人的Cos值代码如下:

/*
 * 以下示例只求Leo的推荐,如此给变量命名我也是醉了;初次理解算法,先不考虑效率和逻辑的问题,主要把过程做出来
 */
 
$cos = array();
$cos[0] = 0;
$fm1 = 0;
//开始计算cos
//计算分母1,分母1是第一个公式里面 “*”号左边的内容,分母二是右边的内容
for($i=1;$i<9;$i++){
if($array[5][$i] != null){//$array[5]代表Leo
$fm1 += $array[5][$i] * $array[5][$i];
}
}
 
$fm1 = sqrt($fm1);
 
for($i=0;$i<5;$i++){
$fz = 0;
$fm2 = 0;
echo "Cos(".$array[5][0].",".$array[$i][0].")=";
for($j=1;$j<9;$j++){
    //计算分子
if($array[5][$j] != null && $array[$i][$j] != null){
$fz += $array[5][$j] * $array[$i][$j];
}
//计算分母2
if($array[$i][$j] != null){
$fm2 += $array[$i][$j] * $array[$i][$j];
}
}
$fm2 = sqrt($fm2);
$cos[$i] = $fz/$fm1/$fm2;
echo $cos[$i]."<br/>";
}

这一步得到的结果:

【后端开发】php用不了推荐算法吗

将求好的Cos值排序,采用快排代码如下:

//对计算结果进行排序,凑合用快排吧先
function quicksort($str){
if(count($str)<=1) return $str;//如果个数不大于一,直接返回
$key=$str[0];//取一个值,稍后用来比较;
$left_arr=array();
$right_arr=array();
for($i=1;$i<count($str);$i++){//比$key大的放在右边,小的放在左边;
if($str[$i]>=$key)
$left_arr[]=$str[$i];
else
$right_arr[]=$str[$i];
}
$left_arr=quicksort($left_arr);//进行递归;
$right_arr=quicksort($right_arr);
return array_merge($left_arr,array($key),$right_arr);//将左中右的值合并成一个数组;
}
 
$neighbour = array();//$neighbour只是对cos值进行排序并存储
$neighbour = quicksort($cos);

这里的$neighbour数组仅仅存储了从大到小排序好的Cos值,并没有与人联系起来。这个问题还要解决。

选出Cos值最高的3个人,作为Leo的邻居:

//$neighbour_set 存储最近邻的人和cos值
$neighbour_set = array();
for($i=0;$i<3;$i++){
for($j=0;$j<5;$j++){
if($neighbour[$i] == $cos[$j]){
$neighbour_set[$i][0] = $j;
$neighbour_set[$i][1] = $cos[$j];
$neighbour_set[$i][2] = $array[$j][6];//邻居对f的评分
$neighbour_set[$i][3] = $array[$j][7];//邻居对g的评分
$neighbour_set[$i][4] = $array[$j][8];//邻居对h的评分
}
}
}
print_r($neighbour_set);
echo "<p><br/>";

这一步得到的结果:

【后端开发】php用不了推荐算法吗这是一个二维数组,数组第一层的下标为0,1,2,代表3个人。第二层下标0代表邻居在数据表中的顺序,比如Jhon是表中的第0个人;下标1代表Leo和邻居的Cos值;下标2,3,4分别代表邻居对f,g,h的评分。

开始进行预测,计算Predict代码如下:

分别计算Leo对f,g,h的预测值。在此有一个问题,就是如果有的邻居对f,g,h的评分为空,那么该如何处理。比如Jhon和Mary对h的评分就为空。本能的想到用if判断一下,如果为空则跳过这组计算,不过这样处理是否合理,有待考虑。以下代码并没有写出这个if判断。

//计算Leo对f的评分
$p_arr = array();
$pfz_f = 0;
$pfm_f = 0;
for($i=0;$i<3;$i++){
$pfz_f += $neighbour_set[$i][1] * $neighbour_set[$i][2];
$pfm_f += $neighbour_set[$i][1];
}
$p_arr[0][0] = 6;
$p_arr[0][1] = $pfz_f/sqrt($pfm_f);
if($p_arr[0][1]>3){
echo "推荐f";
}
 
//计算Leo对g的评分
$pfz_g = 0;
$pfm_g = 0;
for($i=0;$i<3;$i++){
$pfz_g += $neighbour_set[$i][1] * $neighbour_set[$i][3];
$pfm_g += $neighbour_set[$i][1];
$p_arr[1][0] = 7;
$p_arr[1][1] = $pfz_g/sqrt($pfm_g);
}
if($p_arr[0][1]>3){
echo "推荐g";
}
 
//计算Leo对h的评分
$pfz_h = 0;
$pfm_h = 0;
for($i=0;$i<3;$i++){
$pfz_h += $neighbour_set[$i][1] * $neighbour_set[$i][4];
$pfm_h += $neighbour_set[$i][1];
$p_arr[2][0] = 8;
$p_arr[2][1] = $pfz_h/sqrt($pfm_h);
}
print_r($p_arr);
if($p_arr[0][1]>3){
echo "推荐h";
}
$p_arr是对Leo的推荐数组,其内容类似如下;
Array ( [0] => Array ( [0] => 6 [1] => 4.2314002228795 ) [1] => Array ( [0] => 7 [1] => 2.6511380196197 ) [2] => Array ( [0] => 8 [1] => 0.45287424581774 ) )

f是第6列,Predict值是4.23,g是第七列,Predict值是2.65……..

求完了f,g,h的Predict值后有两种处理方式:一种是将Predict值大于3的物品推荐给Leo,另一种是将Predict值从大到小排序,将Predict值大的前2个物品推荐给Leo。这段代码没有写。

从上面的示例中可以看出,推荐算法的实现非常麻烦,需要循环,判断,合并数组等等。如果处理不当,反而会成为系统的累赘。在实际处理中还有以下问题:

1.以上示例我们只对Leo进行推荐,而且我们已经知道Leo没有评价过f,g,h物品。如果放到实际的系统里,对于每一个需要进行推荐的用户,都要查询出他没有评价过哪些物品,这又是一部分开销。

2.不应当进行整表查询,在实际系统中可以设定一些标准值。比如:我们求Leo与表中的其他人的Cos值,如果该值大于0.80,则表示可以为邻居。这样,当我找到10个邻居之后,就停止求Cos值,避免整表查询。对于推荐物品也可以适当采用此方法,比如,我只推荐10个物品,推荐完后就停止求Predict值。

3.随着系统的使用,物品也会发生变化,今天是fgh,明天没准就是xyz了,当物品变化时,需要动态的改变数据表。

4.可以适当引进基于内容的推荐,来完善推荐算法。

5.推荐的精确性问题,这个设置不同的标准值,会影响精确性。

更多PHP相关知识,请访问ki4网!

以上就是php用不了推荐算法吗的详细内容,更多请关注ki4网其它相关文章!


本文:【后端开发】php用不了推荐算法吗 本文链接:https://www.21nn.cn/%e5%90%8e%e7%ab%af%e5%bc%80%e5%8f%91/83758.html 本站所以图片、文章仅限用于学习和研究目的; 不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。 本站信息来自网络,版权争议与本站无关。 您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。 如有侵权请邮件与我们联系处理。i@ki4.cn
喜欢 (0)
[1353713598@qq.com]
分享 (0)
发表我的评论
取消评论
表情 贴图 加粗 删除线 居中 斜体 签到

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址