PHP에서 개발한 중고 재활용 웹사이트는 사용자 탐색 경로 추천 기능을 구현합니다.
소개:
중고 재활용 산업의 급속한 발전과 함께 점점 더 많은 사람들이 중고 재활용과 재사용에 관심을 기울이고 있습니다. 항목. 사용자가 적합한 재활용 장소를 쉽게 찾고 사용자 경험을 향상시키기 위해 중고 재활용 웹사이트에 사용자 탐색 경로 추천 기능을 추가하기로 결정했습니다. 이 기사에서는 코드 예제와 함께 PHP를 사용하여 이 기능을 개발하는 방법을 소개합니다.
1. 수요 분석:
수요 분석을 바탕으로 다음 기능을 구현해야 합니다.
2. 기술 선택:
PHP에는 다양한 개발 그룹과 풍부한 클래스 라이브러리가 있으므로 개발 언어로 PHP를 선택합니다. 개발을 촉진하기 위해 우리는 MySQL을 데이터베이스 관리 시스템으로 사용합니다.
3. 구현 단계:
먼저, 재활용 사이트 정보와 사용자 탐색 기록을 저장할 데이터베이스를 생성해야 합니다.
CREATE DATABASE recycle_db; USE recycle_db; CREATE TABLE sites ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL, address VARCHAR(100) NOT NULL, latitude DOUBLE NOT NULL, longitude DOUBLE NOT NULL ); CREATE TABLE user_history ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, site_id INT NOT NULL, FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id), FOREIGN KEY (site_id) REFERENCES sites(id) );
Geolocation API를 사용하여 사용자의 현재 위치 정보를 가져옵니다. 프런트엔드 페이지에서는 사용자의 위도 및 경도 정보를 JavaScript 코드를 통해 가져와 PHP 백엔드로 전달합니다.
navigator.geolocation.getCurrentPosition(function(position) { const lat = position.coords.latitude; const lon = position.coords.longitude; // 将经纬度信息发送给后端 $.post("recommend.php", {lat: lat, lon: lon}, function(data) { // 处理后端返回的推荐结果 console.log(data); }); });
백엔드 PHP 코드에서 사용자가 제공한 위도 및 경도 정보를 기반으로 데이터베이스를 쿼리하고 사용자의 현재 위치 사이의 거리를 계산합니다. 및 재활용 장소를 검색한 후 거리순으로 정렬하여 추천 결과를 반환합니다.
<?php $lat = $_POST["lat"]; $lon = $_POST["lon"]; // 连接数据库 $conn = mysqli_connect("localhost", "username", "password", "recycle_db"); $query = "SELECT * FROM sites ORDER BY SQRT(POW(latitude-$lat,2)+POW(longitude-$lon,2))"; $result = mysqli_query($conn, $query); // 处理查询结果 $data = []; while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $data[] = $row; } // 返回结果 echo json_encode($data); ?>
사용자의 검색 기록을 사용하여 다음 사이트를 추천할 수 있습니다. 먼저 사용자의 ID를 기준으로 user_history
테이블에서 사용자가 탐색한 사이트 ID를 쿼리합니다. 그런 다음 방문 횟수에 따라 사이트를 정렬하고 방문 횟수가 많은 사이트를 추천합니다.
$query = "SELECT site_id FROM user_history WHERE user_id=$user_id"; $result = mysqli_query($conn, $query); $visited_sites = []; while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) { $visited_sites[] = $row["site_id"]; } // 根据站点访问次数进行排序 $query = "SELECT site_id, COUNT(*) AS visit_count FROM user_history WHERE site_id NOT IN (" . implode(",", $visited_sites) . ") GROUP BY site_id ORDER BY visit_count DESC"; $result = mysqli_query($conn, $query); // 处理查询结果 $data = mysqli_fetch_assoc($result); $next_site_id = $data["site_id"];
협동 필터링 알고리즘을 사용하여 사용자에게 관심 있는 사이트를 추천할 수 있습니다. 알고리즘은 사용자 간의 유사성을 기반으로 하며 다른 사용자의 과거 행동을 활용하여 권장 사항을 만드는 데 도움을 줍니다.
구체적인 구현 프로세스가 간략하게 언급되어 있습니다. 추천 알고리즘을 구현하려면 TensorFlow 또는 scikit-learn과 같은 오픈 소스 기계 학습 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
결론:
위 기능을 구현하여 중고 재활용 웹사이트에 사용자 탐색 경로 추천 기능을 성공적으로 추가했습니다. 사용자는 인근 재활용 장소를 쉽게 찾고 위치, 검색 기록, 관심 분야를 기반으로 맞춤 추천을 받을 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 중고품의 재활용 및 재사용을 촉진합니다.
위 내용은 PHP로 개발된 중고 재활용 웹사이트는 사용자 탐색 경로 추천 기능을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!