Die Second-Hand-Recycling-Website verwendet eine ähnliche, in PHP entwickelte Produktempfehlungsfunktion

Die Second-Hand-Recycling-Website nutzt die ähnliche, in PHP entwickelte Produktempfehlungsfunktion

Mit der Entwicklung der Gesellschaft werden sich die Menschen immer mehr der Ressourcenschonung und des Umweltschutzes bewusst und der Markt für Second-Hand-Recycling entsteht nach und nach. Als wichtige Plattform können Second-Hand-Recycling-Websites Menschen dabei helfen, Gegenstände wiederzuverwenden und Abfall zu reduzieren, und gleichzeitig wirtschaftliche Vorteile für die Menschen schaffen. Um die Benutzererfahrung zu verbessern und es Benutzern zu ermöglichen, Produkte, an denen sie interessiert sind, besser zu finden, können wir eine ähnliche Produktempfehlungsfunktion entwickeln.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit PHP eine ähnliche Produktempfehlungsfunktion entwickeln. Zunächst müssen wir klären, wie wir feststellen können, ob zwei Artikel ähnlich sind. Eine einfache Möglichkeit besteht darin, Artikel nach Kategorie, Marke, Qualität und anderen Merkmalen zu vergleichen. In der tatsächlichen Entwicklung können wir Methoden des maschinellen Lernens verwenden, um die Ähnlichkeit von Elementen durch Analyse und Berechnung von Benutzerverhaltensdaten zu bestimmen. Diese Methode ist jedoch komplizierter. In diesem Artikel wird hauptsächlich eine attributbasierte Methode vorgestellt.

Zuerst müssen wir der Produkttabelle ein Ähnlichkeitsfeld hinzufügen. Der Code lautet wie folgt:

ALTER TABLE `product` ADD `similarity` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0';

Als nächstes müssen wir die Verhaltensdaten des Benutzers aufzeichnen, wenn der Benutzer das Produkt durchsucht. Um das Beispiel zu vereinfachen, gehen wir davon aus, dass unsere Benutzer-ID 1 und die angezeigte Produkt-ID 100 ist. Der Code lautet wie folgt:

INSERT INTO `user_browsing_history` (`user_id`, `product_id`) VALUES ('1', '100');

Dann können wir eine Funktion schreiben, um die Ähnlichkeit von Elementen zu berechnen. Der Code lautet wie folgt:

function calculateSimilarity($product_id) {
    // 获取当前商品的所有属性
    $current_product = getProduct($product_id);
    
    // 获取所有用户浏览过的商品
    $user_browsing_history = getUserBrowsingHistory(1);
    
    // 计算各个商品的相似度
    foreach ($user_browsing_history as $history) {
        $similar_product = getProduct($history['product_id']);
        
        // 计算相似度
        $similarity = 0;
        if ($current_product['category'] == $similar_product['category']) {
            $similarity += 30;
        }
        if ($current_product['brand'] == $similar_product['brand']) {
            $similarity += 20;
        }
        if ($current_product['condition'] == $similar_product['condition']) {
            $similarity += 50;
        }
        
        // 更新相似度字段
        updateProductSimilarity($history['product_id'], $similarity);
    }
}

Auf der Produktdetailseite können wir schließlich Empfehlungen basierend auf dem Ähnlichkeitsfeld aussprechen. Der Code lautet wie folgt:

function getSimilarProducts($product_id) {
    $similar_products = array();
    $current_product = getProduct($product_id);
    
    // 获取相似度最高的商品
    $query = "SELECT * FROM `product` WHERE `id` != '$product_id' ORDER BY `similarity` DESC LIMIT 5";
    $result = mysqli_query($conn, $query);
    
    while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        $similar_products[] = $row;
    }
    
    return $similar_products;
}

Durch das obige Codebeispiel können wir eine attributbasierte ähnliche Produktempfehlungsfunktion implementieren. Wenn ein Benutzer ein Produkt durchsucht, können wir die Ähnlichkeit zwischen dem Produkt und anderen Produkten basierend auf den Verhaltensdatensätzen des Benutzers berechnen und die Ähnlichkeitsergebnisse im Ähnlichkeitsfeld in der Produkttabelle speichern. Auf der Produktdetailseite können wir über das Ähnlichkeitsfeld mehrere Produkte erhalten, die dem aktuellen Produkt am ähnlichsten sind, zur Empfehlung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Prozess der Verwendung von PHP zur Entwicklung einer ähnlichen Produktempfehlungsfunktion viele Aspekte wie Datenbankoperationen, Ähnlichkeitsberechnungen und Empfehlungsalgorithmen umfasst. Durch diese Funktion können wir Benutzern helfen, die für sie interessanten Produkte besser zu finden und das Benutzererlebnis der Website zu verbessern. Dies ist natürlich nur ein einfaches Beispiel. In tatsächlichen Projekten müssen komplexere Entwicklungen entsprechend den spezifischen Anforderungen durchgeführt werden, um die Empfehlungsfunktion intelligenter und genauer zu gestalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Second-Hand-Recycling-Website verwendet eine ähnliche, in PHP entwickelte Produktempfehlungsfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!