Cara menggunakan pusat beli-belah pembangun PHP untuk melaksanakan fungsi pengesyoran padanan produk
Dengan perkembangan pesat e-dagang, semakin banyak laman web pusat membeli-belah telah muncul. Untuk menarik pelanggan dan meningkatkan jualan, peniaga mula mengkaji cara menyediakan pelanggan pengalaman membeli-belah yang lebih baik melalui fungsi pengesyoran padanan produk. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menggunakan PHP Developer City untuk melaksanakan fungsi pengesyoran padanan produk.
Pertama sekali, kita perlu menentukan algoritma yang sesuai untuk melaksanakan fungsi pengesyoran padanan produk. Algoritma biasa termasuk algoritma penapisan kolaboratif dan algoritma penapisan kandungan. Algoritma penapisan kolaboratif mengesyorkan produk berdasarkan persamaan antara pengguna, manakala algoritma penapisan kandungan mengesyorkan produk berdasarkan ciri produk. Kita boleh memilih algoritma yang sesuai berdasarkan situasi sebenar pusat membeli-belah.
Seterusnya, kita perlu mencipta pangkalan data untuk menyimpan maklumat produk dan maklumat pengguna. Kita boleh menggunakan MySQL atau sistem pengurusan pangkalan data lain untuk mencipta jadual dan medan yang sepadan. Dalam jadual produk, kami boleh memasukkan maklumat seperti ID produk, nama, perihalan, harga dan ciri. Dalam jadual pengguna, kami boleh memasukkan maklumat seperti ID pengguna, nama, jantina, umur dan rekod pembelian.
Kemudian, kita perlu menyambung ke pangkalan data melalui kod PHP dan mendapatkan maklumat produk dan pengguna yang diperlukan. Kami boleh menggunakan perpustakaan sambungan seperti MySQLi atau PDO untuk melaksanakan sambungan dan operasi pangkalan data. Dengan menanyakan jadual produk dan jadual pengguna, kami boleh mendapatkan maklumat yang berkaitan tentang produk dan pengguna, serta melakukan pengiraan dan pengesyoran berdasarkan algoritma.
Sebelum melaksanakan algoritma, kita perlu menentukan beberapa penunjuk penilaian untuk mengukur persamaan antara item dan pengguna. Metrik penilaian biasa termasuk jarak Euclidean, pekali korelasi Pearson, dan persamaan kosinus. Kita boleh memilih penunjuk penilaian yang sesuai berdasarkan situasi sebenar.
Setelah kami mendapat persamaan antara produk dan pengguna, kami boleh membuat cadangan berdasarkan algoritma. Contohnya, jika kami memilih algoritma penapisan kolaboratif, kami boleh mengesyorkan produk kepada pengguna dengan mengira persamaan antara pengguna. Secara khusus, kita boleh mengira persamaan antara setiap pengguna dan mencari pengguna yang mempunyai persamaan tertinggi. Kemudian kami boleh mengesyorkan produk kepada pengguna semasa berdasarkan rekod pembelian pengguna yang paling serupa.
Satu lagi pelaksanaan adalah berdasarkan algoritma penapisan kandungan. Kami boleh mengesyorkan produk kepada pengguna berdasarkan ciri-ciri mereka. Contohnya, jika pengguna membeli baju, kami boleh mengesyorkan produk berkaitan seperti seluar, kasut dan aksesori berdasarkan ciri baju (seperti warna, saiz dan gaya).
Akhir sekali, kami perlu memaparkan produk yang disyorkan di laman web pusat membeli-belah. Melalui kod PHP dan teknologi HTML/CSS, kami boleh memaparkan hasil pengesyoran produk kepada pengguna dalam bentuk senarai atau kad. Pengguna boleh memilih produk kegemaran mereka berdasarkan hasil pengesyoran dan membuat pembelian.
Ringkasnya, menggunakan pusat beli-belah pembangun PHP untuk melaksanakan fungsi pengesyoran padanan produk memerlukan langkah berikut: tentukan algoritma, wujudkan pangkalan data, sambung ke pangkalan data dan dapatkan data, tentukan penunjuk penilaian, kira dan mengesyorkan berdasarkan algoritma , dan paparkan hasil pengesyoran. Dengan melaksanakan langkah-langkah ini dengan betul, kami boleh memberikan pengguna pengalaman membeli-belah yang lebih baik, meningkatkan jualan dan mencapai matlamat pembangunan pusat membeli-belah.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP Developer City untuk melaksanakan fungsi pengesyoran padanan produk. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!