Site de recyclage d'occasion développé en PHP recommande automatiquement les produits susceptibles d'intéresser les utilisateurs

Le site Web de recyclage d'occasion développé par PHP recommande automatiquement les produits susceptibles d'intéresser les utilisateurs.

Avec l'expansion continue et la popularité du marché du recyclage d'occasion, de plus en plus de gens commencent à prêter attention à l'utilisation et à la valeur. de biens d'occasion. Afin d’aider les utilisateurs à mieux trouver les produits d’occasion répondant à leurs besoins, il est particulièrement important de développer une fonction permettant de recommander automatiquement les produits qui pourraient intéresser les utilisateurs. Cet article présentera comment utiliser PHP pour développer un système de recommandation automatique pour les sites Web de recyclage d'occasion, et joindra des exemples de code correspondants.

Collecte de données

L'une des clés du système de recommandation automatique est de collecter avec précision les données sur le comportement des utilisateurs et les informations sur les produits. Ici, nous pouvons utiliser l'enregistrement et la connexion de l'utilisateur pour obtenir les informations de base de l'utilisateur, telles que ses intérêts, ses passe-temps, sa situation géographique, etc. Dans le même temps, nous devons également obtenir des informations pertinentes sur le produit, notamment la catégorie du produit, la description, les images, etc.

En PHP, nous pouvons utiliser la base de données MySQL pour stocker ces données. Voici un exemple de code pour créer une table d'utilisateurs et d'éléments :

// 创建用户表
CREATE TABLE users (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    // 其他用户信息字段
);

// 创建商品表
CREATE TABLE products (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    category VARCHAR(50) NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    // 其他商品信息字段
);

Analyse des données

Après avoir collecté des données pertinentes sur les utilisateurs et les éléments, nous devons analyser les données afin de trouver les similitudes entre les utilisateurs et les différences entre les éléments. Pertinence. De cette manière, les produits susceptibles d’intéresser l’utilisateur peuvent être recommandés avec plus de précision.

Une méthode d'analyse de données couramment utilisée est le filtrage collaboratif. Les algorithmes de filtrage collaboratif peuvent trouver des utilisateurs similaires en comparant les données comportementales entre les utilisateurs, telles que l'historique des achats et l'historique de navigation. De même, des produits associés peuvent également être trouvés en comparant les données associées entre les produits, telles que le nombre de fois achetées par les utilisateurs et les notes.

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise l'algorithme de filtrage collaboratif pour calculer la similarité des utilisateurs :

// 计算用户相似度
function getUserSimilarity($user1, $user2) {
    // 获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = getCommonViews($user1, $user2);
    
    // 计算用户相似度
    $similarity = count($commonViews) / max(count(getViews($user1)), count(getViews($user2)));
    
    return $similarity;
}

// 获取用户的浏览记录
function getViews($user) {
    // 从数据库中获取用户的浏览记录
    $views = // 代码省略
    
    return $views;
}

// 获取用户的共同浏览记录
function getCommonViews($user1, $user2) {
    // 从数据库中获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = // 代码省略
    
    return $commonViews;
}

Recommandation

Après avoir obtenu la similarité entre les utilisateurs et la corrélation entre les éléments grâce à l'analyse des données, nous pouvons utiliser l'algorithme de recommandation pour générer une recommandation personnalisée. résultats. Les algorithmes de recommandation couramment utilisés incluent les recommandations basées sur le contenu et les recommandations basées sur le filtrage collaboratif.

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise un algorithme de recommandation basé sur un filtrage collaboratif pour générer des résultats recommandés aux utilisateurs :

// 为用户生成推荐结果
function generateRecommendations($user) {
    // 获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = getSimilarUser($user);
    
    // 获取与用户相似度最高的用户的浏览记录
    $similarUserViews = getViews($similarUser);
    
    // 获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = getUnseenProducts($user, $similarUserViews);
    
    // 获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = getTopNRecommendations($user, $unseenProducts);
    
    return $recommendations;
}

// 获取与用户相似度最高的用户
function getSimilarUser($user) {
    // 从数据库中获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = // 代码省略
    
    return $similarUser;
}

// 获取用户未浏览过的商品
function getUnseenProducts($user, $similarUserViews) {
    // 从数据库中获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = // 代码省略
    
    return $unseenProducts;
}

// 获取用户可能感兴趣的商品
function getTopNRecommendations($user, $unseenProducts) {
    // 从数据库中获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = // 代码省略
    
    return $recommendations;
}

Résumé

Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons voir comment utiliser PHP pour développer un système de recommandation automatique pour sites de recyclage de seconde main. De la collecte de données à l'analyse de filtrage collaboratif en passant par la génération de résultats de recommandation, nous avons progressivement implémenté une fonction de recommandation automatique de base. Bien sûr, il ne s’agit que d’un exemple simple, et le développement réel nécessite une optimisation et une extension appropriées en fonction de besoins spécifiques.

J'espère que cet article pourra fournir une référence et aider les développeurs PHP dans le développement de systèmes de recommandation automatique pour les sites Web de recyclage d'occasion. Nous pensons que grâce à une optimisation et une amélioration continues, nous pouvons fournir aux utilisateurs des services de recommandation de produits d'occasion plus précis et personnalisés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!