PHP推荐算法优化：提升PHP推荐算法效果的技巧分享！

发布日期： 2025-10-10 阅读量： 作者： admin

今天跟大家聊聊我最近搞的 PHP 推荐算法，一开始我也是一头雾水，但硬着头皮开始，一步一个脚印，总算是有点眉目了。

是因为公司要做一个小的电商模块，需要一个“猜你喜欢”的功能。老大直接甩给我一句：“搞个推荐算法，就用PHP实现”。当时我心里就咯噔一下，推荐算法，这玩意儿我之前只是听说过，没真正做过！

没办法，硬着头皮上。我开始疯狂的找资料，在网上搜各种 PHP 推荐算法相关的文章，什么协同过滤、基于内容的推荐、关联规则等等，看了个七七八八。理论太多，看得我头都大了，感觉无从下手。

后来我决定，先从最简单的开始。我选择了“基于用户行为的协同过滤”，因为电商平台的用户行为数据相对比较容易获取，比如浏览记录、购买记录、收藏等等。 我的第一个想法是，把这些数据都存到数据库里，然后用 PHP 写代码来分析。

我先建了几张表，用户表、商品表、行为表。行为表里记录了用户的行为类型（浏览、购买、收藏等）、行为发生的时间、以及相关的商品ID。然后，我开始写 PHP 代码，从数据库里读取数据，计算用户之间的相似度。这个相似度的计算，我用的是余弦相似度，公式啥的就不说了，网上都有。

计算出用户之间的相似度之后，我就可以为每个用户推荐商品了。 具体来说，就是找到与该用户最相似的几个用户，然后看看这些用户都喜欢哪些商品，把这些商品推荐给目标用户。这里面还要做一些过滤，比如目标用户已经购买过的商品，就不要再推荐了。

我把代码写得比较粗糙，直接用 PHP 的数组来存储数据，然后用循环来计算相似度。结果可想而知，数据量稍微大一点，程序就跑不动了，CPU 直接飙升到 100%。我意识到，这样搞肯定不行，必须要做优化。

第一个优化，我把数据存储方式从 PHP 数组改成了 Redis。 Redis 的速度比 PHP 数组快很多，而且 Redis 还提供了一些方便的数据结构，比如集合、有序集合等，可以用来存储用户的行为数据和相似度数据。这样一来，程序的性能立刻提升了好几个数量级。

第二个优化，我把计算相似度的算法进行了改进。 原来的算法是两两用户之间都要计算相似度，这样计算量太大了。我改成了只计算活跃用户之间的相似度，也就是那些经常浏览、购买商品的用户。这样可以大大减少计算量，同时也能保证推荐的准确性。

经过这两次优化，我的 PHP 推荐算法总算是能跑起来了。但是，推荐的效果还不是很很多用户反映，推荐的商品跟他们没什么关系。 这时候，我就想到了要引入一些其他的因素，比如商品的分类、用户的属性等等。

我把商品的分类信息也存到了数据库里，然后在计算用户相似度的时候，考虑了用户浏览、购买的商品分类是否相似。我还让用户填写了一些个人信息，比如年龄、性别、兴趣爱好等等，也在计算相似度的时候考虑进去。 这样一来，推荐的效果明显提升了很多。

我的 PHP 推荐算法还有很多可以改进的地方。比如，可以引入更多的用户行为数据，比如用户的评价、分享等等；可以采用更复杂的推荐算法，比如深度学习等等；还可以对推荐结果进行 A/B 测试，看看哪种推荐策略效果最 推荐算法是一个不断迭代、不断优化的过程。

这回用 PHP 实现推荐算法，对我来说是一个很大的挑战，也是一个很大的收获。我不仅学会了如何用 PHP 处理大量数据，还对推荐算法有了更深入的理解。以后有机会，我还会继续学习和研究推荐算法，争取做出更好的推荐系统。 希望我的这回实践记录，能对大家有所帮助。

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