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PHP는 지식질문답변 사이트에 추천 시스템과 개인별 추천 기능을 구현합니다.

PHPz
풀어 주다: 2023-07-01 20:44:02
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PHP는 지식 질의응답 사이트에 추천 시스템과 개인별 추천 기능을 구현합니다

인터넷의 급속한 발전과 함께 지식 질의응답 사이트가 번성하여 이제는 사용자가 지식을 얻고 문제를 해결하는 중요한 방법이 되었습니다. . 하지만 수많은 질문과 답변 속에서 사용자가 관심을 갖고 자신에게 맞는 콘텐츠를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 따라서 사용자 경험과 밀착성을 향상시키기 위해서는 추천 시스템이 핵심 기능이 되었습니다.

이 글에서는 지식질문답 사이트에서 PHP를 활용하여 추천 시스템과 개인화 추천 기능을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 추천 시스템에서는 사용자의 관심분야와 행동 기록을 기반으로 사용자의 선호도를 분석하고 예측한 후 사용자에게 관련 질문과 답변을 추천할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 단계와 코드 예시입니다.

1단계: 사용자 데이터 수집
먼저, 후속 추천을 위해 사용자 관심도와 행동 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 사용자 등록, 로그인 및 검색 기록을 통해 얻을 수 있습니다. 다음은 사용자 행동 기록을 데이터베이스에 저장하는 간단한 샘플 코드입니다.

// 连接数据库
$conn = mysqli_connect('localhost', 'username', 'password', 'database');

// 获取用户ID
$userId = $_SESSION['userId'];

// 获取用户浏览记录
$questionId = $_GET['questionId'];
$answerId = $_GET['answerId'];

// 插入用户行为记录
$sql = "INSERT INTO user_behavior (user_id, question_id, answer_id, action_time) VALUES ('$userId', '$questionId', '$answerId', NOW())";
mysqli_query($conn, $sql);
로그인 후 복사

2단계: 사용자의 관심 모델 계산
그런 다음, 사용자의 행동 기록을 분석하여 사용자의 관심 선호도를 파악하고 관련 콘텐츠를 추천함으로써 사용자의 관심 모델을 계산할 수 있습니다. 다음은 사용자의 관심 모델을 계산하는 간단한 예제 코드입니다.

// 计算用户的兴趣模型
function calculateUserInterest($userId) {
    // 连接数据库
    $conn = mysqli_connect('localhost', 'username', 'password', 'database');
    
    // 查询用户的浏览记录
    $sql = "SELECT question_id, answer_id FROM user_behavior WHERE user_id = '$userId'";
    $result = mysqli_query($conn, $sql);
    
    // 统计用户对每个问题的浏览次数
    $interestModel = array();
    while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        $questionId = $row['question_id'];
        if (!isset($interestModel[$questionId])) {
            $interestModel[$questionId] = 0;
        }
        $interestModel[$questionId]++;
    }
    
    // 返回用户的兴趣模型
    return $interestModel;
}

// 示例调用
$userId = $_SESSION['userId'];
$interestModel = calculateUserInterest($userId);
로그인 후 복사

3단계: 사용자의 관심 모델을 기반으로 추천하기
마지막으로 사용자의 관심 모델을 기반으로 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 추천 알고리즘은 사용자의 관심분야 선호도와 커뮤니티 내 질문과 답변의 관련성을 기반으로 사용자의 관심분야에 가장 적합한 콘텐츠를 선택하여 추천할 수 있습니다. 다음은 관심 기반 모델 추천을 구현하기 위한 간단한 샘플 코드입니다.

// 根据用户的兴趣模型进行推荐
function recommendQuestions($interestModel) {
    // 连接数据库
    $conn = mysqli_connect('localhost', 'username', 'password', 'database');
    
    // 构建推荐查询语句
    $sql = "SELECT question_id, COUNT(*) AS score FROM user_behavior WHERE ";
    $conditions = array();
    foreach ($interestModel as $questionId => $interest) {
        $conditions[] = "question_id != '$questionId' AND (answer_id = '' OR answer_id NOT IN (SELECT answer_id FROM user_behavior WHERE user_id = '$userId' AND question_id = '$questionId'))";
    }
    $sql .= implode(" AND ", $conditions);
    $sql .= " GROUP BY question_id ORDER BY score DESC LIMIT 5";
    $result = mysqli_query($conn, $sql);
    
    // 返回推荐问题列表
    $recommendedQuestions = array();
    while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        $recommendedQuestions[] = $row['question_id'];
    }
    
    // 返回推荐问题列表
    return $recommendedQuestions;
}

// 示例调用
$recommendedQuestions = recommendQuestions($interestModel);
로그인 후 복사

위의 단계를 통해 지식질문답 사이트에 추천 시스템과 개인별 맞춤 추천 기능을 구현할 수 있습니다. 사용자가 질문과 답변을 열람하면 사용자의 행동 기록을 적시에 수집하고 사용자의 관심 모델을 분석하여 관련 콘텐츠를 추천할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험과 지속성이 향상될 뿐만 아니라 사용자에게 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 물론, 위의 내용은 단순한 예시에 불과하며, 실제 추천 시스템에서는 보다 정확하고 효율적인 추천을 제공하기 위해서는 사용자의 로그인 상태, 질문과 답변의 인기도 등 더 많은 요소를 고려해야 합니다.

위 내용은 PHP는 지식질문답변 사이트에 추천 시스템과 개인별 추천 기능을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:php.cn
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