如何用PHP实现点击率预估与广告推荐模型

<?php
// 训练数据
$trainingData = [
    [2, 0, 1, 1],
    [3, 1, 1, 0],
    [1, 1, 0, 1],
    [4, 0, 1, 0],
];

// 训练目标
$targets = [1, 0, 1, 0];

// 载入逻辑回归模型库
require_once('LogisticRegression.php');

// 初始化逻辑回归模型
$model = new LogisticRegression();

// 使用训练数据训练模型
$model->train($trainingData, $targets);

// 预测新数据
$newData = [2, 0, 0, 1];
$prediction = $model->predict($newData);

// 输出预测结果
echo "点击率预估：" . $prediction;
?>

<?php
// 用户-广告兴趣矩阵
$interestMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0],
];

// 广告-特征矩阵
$featureMatrix = [
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 0, 1],
    [1, 0, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0],
];

// 计算用户和广告之间的相似度
function similarity($user, $ad) {
    $numerator = 0;
    $denominator = 0;
    for ($i = 0; $i < count($user); $i++) {
        $numerator += $user[$i] * $ad[$i];
        $denominator += pow($user[$i], 2) * pow($ad[$i], 2);
    }
    return $numerator / sqrt($denominator);
}

// 为用户推荐广告
function recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user) {
    $recommendations = [];
    for ($i = 0; $i < count($featureMatrix); $i++) {
        $similarity = similarity($interestMatrix[$user], $featureMatrix[$i]);
        array_push($recommendations, $similarity);
    }
    return $recommendations;
}

// 设置用户
$user = 0;

// 获取广告推荐列表
$recommendations = recommend($interestMatrix, $featureMatrix, $user);

// 输出推荐结果
echo "广告推荐列表：" . implode(", ", $recommendations);
?>