PHP’de Makine Öğrenmesi ile Basit Bir Öneri Sistemi Geliştirme

Giriş
Makine öğrenmesi, günümüzde öneri sistemlerinden görüntü işleme algoritmalarına kadar birçok alanda kullanılıyor. Netflix’in film önerileri, Amazon’un ürün tavsiyeleri veya Spotify’ın müzik listeleri gibi uygulamalar makine öğrenmesi ile güçlendirilmiş öneri sistemlerine dayanır.

Peki, PHP kullanarak basit bir öneri sistemi geliştirmek mümkün mü?

Bu yazıda, PHP ve ML algoritmalarını kullanarak kullanıcıların önceki tercihlerini analiz eden ve onlara uygun önerilerde bulunan basit bir ürün öneri sistemi oluşturacağız.

Öneri Sistemleri Nasıl Çalışır?

Öneri sistemleri iki temel yaklaşıma dayanır:
İçerik Tabanlı Öneri Sistemi – Kullanıcının önceki tercih ettiği içeriklere benzeyen içerikleri önerir.
İşbirlikçi Filtreleme (Collaborative Filtering) – Benzer tercihleri olan kullanıcıları analiz ederek önerilerde bulunur.

Bu yazıda, İçerik Tabanlı Öneri Sistemi modelini kullanacağız.

Adım 1: Örnek Ürün Verisi Oluşturma

Öncelikle öneri yapabilmek için bir veri kümesi oluşturmamız gerekiyor. PHP ile basit bir ürün listesi oluşturabiliriz.
$products = [
    ["id" => 1, "name" => "Laptop", "category" => "Elektronik"],
    ["id" => 2, "name" => "Kulaklık", "category" => "Elektronik"],
    ["id" => 3, "name" => "Masa Lambası", "category" => "Ev Dekorasyon"],
    ["id" => 4, "name" => "Mouse", "category" => "Elektronik"],
    ["id" => 5, "name" => "Kitap", "category" => "Eğitim"]
];

Adım 2: Kullanıcı Tercihlerine Göre Veri Kaydetme

Öneri sistemimizin çalışabilmesi için, kullanıcının geçmişte hangi ürünleri satın aldığını veya incelediğini bilmemiz gerekir.

Örneğin, bir kullanıcının daha önce “Laptop” ve “Kulaklık” satın aldığını varsayalım:
$user_preferences = ["Elektronik"];

Bu bilgiye dayanarak, kullanıcıya aynı kategorideki diğer ürünleri (örneğin, Mouse) önerebiliriz.

Adım 3: Öneri Sistemini Kodlamak

PHP ile kullanıcının tercih ettiği kategorilere göre en uygun ürünleri önerebiliriz:
function getRecommendations($products, $user_preferences) {
    $recommended = [];
    foreach ($products as $product) {
        if (in_array($product["category"], $user_preferences)) {
            $recommended[] = $product["name"];
        }
    }
    return $recommended;
}
// Kullanıcının tercih ettiği kategoriler üzerinden önerileri alalım
$recommendations = getRecommendations($products, $user_preferences);
echo "Önerilen Ürünler: " . implode(", ", $recommendations);

Bu kod, kullanıcının Elektronik kategorisindeki ürünleri tercih ettiğini bildiğinden, ona "Mouse" ürününü önerecektir.

Adım 4: Verileri Dinamik Hale Getirme (Makine Öğrenmesi Modeli Entegrasyonu)

Daha gelişmiş bir öneri sistemi oluşturmak için Makine Öğrenmesi kütüphaneleri kullanabiliriz. PHP’nin doğrudan makine öğrenmesi desteği olmasa da, Python API veya ML modelini çağırarak geliştirmeler yapabiliriz.

Python Flask API ile PHP’yi Makine Öğrenmesi ile Buluşturmak
Python ile bir Flask API oluşturup öneri sistemini eğitebiliriz.
PHP’den bu API’ye istek atarak önerileri çekebiliriz.