Comment utiliser PHP pour implémenter la fonction de recommandation intelligente du système CMS

Comment utiliser PHP pour implémenter la fonction de recommandation intelligente du système CMS

Avec le développement rapide d'Internet et la croissance explosive de l'information, les utilisateurs sont confrontés à un grand nombre de choix d'informations lorsqu'ils naviguent sur le Web. Afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la pérennité du site Web, la fonction de recommandation intelligente dans les systèmes de gestion de contenu (CMS) est devenue de plus en plus importante. Cet article présentera comment implémenter une fonction de recommandation intelligente du système CMS simple mais efficace via PHP.

1. Conception du modèle de données
   Tout d'abord, nous devons concevoir un modèle de données pour stocker les données sur les articles et le comportement des utilisateurs. Un modèle de données simple peut contenir les tableaux suivants :

• Tableau d'articles (articles) : stocke les informations pertinentes sur les articles, telles que l'ID de l'article, le titre, le contenu, etc.
• Tableau des utilisateurs (utilisateurs) : stocke les informations de base des utilisateurs, telles que l'ID utilisateur, le nom d'utilisateur, le mot de passe, etc.
• Tableau des actions utilisateur (user_actions) : enregistre les actions de l'utilisateur, telles que l'ID utilisateur, l'ID de l'article, le type d'action (parcourir, aimer, favori, etc.), le temps d'action, etc.

2. Collecte et traitement des données
   Afin de mettre en œuvre la fonction de recommandation intelligente, nous devons collecter des données sur le comportement des utilisateurs et les stocker dans le tableau du comportement des utilisateurs. Ceci peut être réalisé en ajoutant le code JavaScript correspondant sur la page de l'article. Lorsque l'utilisateur parcourt l'article, le code JavaScript enverra une requête en arrière-plan et stockera les données de comportement de l'utilisateur dans la base de données. Avec suffisamment de données sur le comportement des utilisateurs, nous pouvons passer à l’étape suivante de l’algorithme de recommandation.
3. Mise en œuvre de l'algorithme de recommandation
   Dans la fonction de recommandation intelligente, l'algorithme le plus couramment utilisé est l'algorithme de filtrage collaboratif. L'algorithme de filtrage collaboratif analyse les données de comportement des utilisateurs pour trouver des utilisateurs ayant des intérêts et des passe-temps similaires, et recommande à l'utilisateur actuel les articles que ces utilisateurs aiment.

Voici un exemple de code PHP simple pour recommander des articles basés sur les données comportementales des utilisateurs :

// 获取当前用户的ID $user_id = $_SESSION['user_id']; // 查询用户曾经浏览过的文章 $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view'"; $result = mysqli_query($conn, $query); // 构建已浏览文章的数组 $viewed_articles = array(); while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $viewed_articles[] = $row['article_id']; } // 查询与已浏览文章相似的其他用户浏览过的文章 $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id IN (SELECT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view')"; $result = mysqli_query($conn, $query); // 构建相似文章的数组 $similar_articles = array(); while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $similar_articles[] = $row['article_id']; } // 查询推荐的文章 $query = "SELECT * FROM articles WHERE article_id IN (SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id NOT IN (" . implode(',', $viewed_articles) .") AND article_id IN (" . implode(',', $similar_articles) . "))"; $result = mysqli_query($conn, $query); // 输出推荐的文章 while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { echo $row['title']; echo $row['content']; }

4. Affichage de la page
   Enfin, nous devons afficher les articles recommandés sur la page du système CMS. Sur la base de l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons ajouter un module de recommandation à la barre latérale ou au bas de la page de l'article pour afficher les articles associés recommandés en fonction des données comportementales de l'utilisateur.

Résumé :
Cet article présente comment implémenter une fonction de recommandation intelligente d'un système CMS simple mais efficace via PHP. En collectant des données sur le comportement des utilisateurs, en concevant des modèles de données appropriés et en utilisant des algorithmes de filtrage collaboratifs, nous pouvons fournir aux utilisateurs des services de recommandation personnalisés et améliorer l'expérience utilisateur et la pérennité du site Web. Bien sûr, il ne s’agit que d’un exemple simple. Un véritable système de recommandation intelligent devra peut-être prendre en compte davantage de facteurs, tels que la popularité des articles, les balises d’intérêt des utilisateurs, etc. J'espère que cet article vous aidera à comprendre la mise en œuvre de la fonction de recommandation intelligente.

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!