Le site Web de recyclage d'occasion utilise une fonction de recommandation de produits similaire développée en PHP

Le site Web de recyclage d'occasion utilise la fonction similaire de recommandation de produits développée en PHP

Avec le développement de la société, les gens sont de plus en plus conscients de la conservation des ressources et de la protection de l'environnement, et le marché du recyclage d'occasion émerge progressivement. En tant que plate-forme importante, les sites Web de recyclage de seconde main peuvent aider les gens à réutiliser des objets et à réduire les déchets, tout en créant des avantages économiques pour les gens. Afin d'améliorer l'expérience utilisateur et de permettre aux utilisateurs de mieux trouver les produits qui les intéressent, nous pouvons développer une fonction de recommandation de produits similaire.

Cet article vous présentera comment utiliser PHP pour développer une fonction de recommandation de produits similaire. Tout d’abord, nous devons clarifier comment déterminer si deux éléments sont similaires. Un moyen simple consiste à comparer les articles par catégorie, marque, qualité et autres attributs. Dans le développement réel, nous pouvons utiliser des méthodes d'apprentissage automatique pour déterminer la similitude des éléments en analysant et en calculant les données sur le comportement des utilisateurs. Cependant, cette méthode est plus compliquée. Cet article présente principalement une méthode basée sur les attributs.

Tout d'abord, nous devons ajouter un champ de similarité à la table des produits. Le code est le suivant :

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

Ensuite, nous devons enregistrer les données comportementales de l'utilisateur lorsqu'il parcourt le produit. Pour simplifier l'exemple, supposons que notre ID utilisateur soit 1 et que l'ID produit affiché soit 100. Le code est le suivant :

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

Ensuite, on peut écrire une fonction pour calculer la similarité des éléments. Le code est le suivant :

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);
    }
}

Enfin, sur la page de détails du produit, nous pouvons faire des recommandations basées sur le champ de similarité. Le code est le suivant :

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;
}

Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons implémenter une fonction de recommandation de produits similaires basée sur des attributs. Lorsqu'un utilisateur parcourt un produit, nous pouvons calculer la similarité entre le produit et d'autres produits en fonction des enregistrements de comportement de l'utilisateur et enregistrer les résultats de similarité dans le champ de similarité de la table des produits. Sur la page de détails du produit, nous pouvons utiliser le champ de similarité pour obtenir plusieurs produits les plus similaires au produit actuel à recommander.

Pour résumer, le processus d'utilisation de PHP pour développer une fonction de recommandation de produits similaire implique de nombreux aspects tels que les opérations de base de données, le calcul de similarité et les algorithmes de recommandation. Grâce à cette fonction, nous pouvons aider les utilisateurs à mieux trouver les produits qui les intéressent et à améliorer l'expérience utilisateur du site Web. Bien entendu, il ne s'agit que d'un exemple simple. Dans les projets réels, un développement plus complexe doit être réalisé en fonction de besoins spécifiques pour rendre la fonction de recommandation plus intelligente et précise.

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!