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🗣 Wd提问: 推荐算法源码php

🤖 Ai回答:
以下是一个简单的推荐算法（基于协同过滤）的PHP源码示例，包含基本逻辑和注释：

php
<?php
/
* 推荐系统基于协同过滤的推荐算法
*/

// 示例数据：用户ID 物品ID 评分
$ratings = [
1 = [101 = 4, 102 = 3, 103 = 5],
2 = [101 = 2, 102 = 4, 104 = 5],
3 = [102 = 5, 103 = 3, 104 = 4],
4 = [101 = 3, 104 = 2]
];

/
* 计算两个用户之间的相似度（余弦相似度）
*/
function calculateSimilarity($user1, $user2, $ratings) {
$commonItems = array_intersect_key($ratings[$user1], $ratings[$user2]);

if (empty($commonItems)) return 0;

// 计算分子（共同项的评分乘积之和）
$numerator = 0;
foreach ($commonItems as $itemId = $rating) {
$numerator += $rating * $rating; // 余弦相似度使用平方和
}

// 计算分母（用户1的评分平方和 * 用户2的评分平方和）
$denominator = sqrt(array_sum($commonItems)) * sqrt(array_sum($commonItems));

return $numerator / $denominator;
}

/
* 根据用户历史评分推荐新物品
*/
function recommendItems($userId, $ratings) {
$userRatings = $ratings[$userId];
$allUsers = array_keys($ratings);

// 排除当前用户自己
$otherUsers = array_diff($allUsers, [$userId]);

// 计算每个用户与目标用户的相似度
$similarityScores = [];
foreach ($otherUsers as $user) {
$score = calculateSimilarity($userId, $user, $ratings);
$similarityScores[$user] = $score;
}

// 按相似度排序
arsort($similarityScores);

// 获取未评分的物品
$allItems = array_keys(array_merge(...array_values($ratings)));
$ratedItems = array_keys($userRatings);
$unratedItems = array_diff($allItems, $ratedItems);

// 为每个相似用户推荐未评分的物品
$recommendations = [];
foreach ($similarityScores as $user = $similarity) {
if ($similarity == 0) continue;

foreach ($unratedItems as $item) {
if (isset($ratings[$user][$item])) continue; // 跳过已评分的物品

$recommendations[] = [
'item' = $item,
'similarity' = $similarity,
'weight' = $similarity
];
}
}

// 按权重排序
usort($recommendations, function($a, $b) {
return $b['weight'] $a['weight'];
});

return array_slice($recommendations, 0, 5); // 返回前5个推荐
}

// 示例：为用户1推荐物品
$userId = 1;
$recommendations = recommendItems($userId, $ratings);

echo 为用户 {$userId} 推荐的物品：\n;
foreach ($recommendations as $rec) {
echo 物品ID: {$rec['item']}, 权重: {$rec['weight']}\n;
}
?

代码说明：
1、数据结构：使用关联数组表示用户-物品-评分关系
2、相似度计算：采用余弦相似度公式计算用户间相似度
3、推荐逻辑：
找出与目标用户相似度最高的用户
根据相似度加权推荐未评分的物品
4、输出结果：返回前5个推荐的物品

可扩展性建议：
1、数据存储：实际应用中应将数据存储在数据库中
2、算法优化：
使用SVD等降维方法
引入时间衰减因子
使用矩阵分解技术
3、性能优化**：
使用缓存机制
对大规模数据进行分块处理
使用分布式计算框架

注意事项：
这只是一个基础示例，实际应用中需要考虑冷启动问题
需要处理稀疏数据和维度灾难问题
推荐结果需要结合业务场景进行调整

是否需要我为您补充其他类型的推荐算法（如基于内容的推荐、协同过滤的改进版本等）？

Ai作答

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