Laman web kitar semula terpakai yang dibangunkan dalam PHP secara automatik mengesyorkan produk yang mungkin diminati pengguna

Tapak web kitar semula terpakai yang dibangunkan oleh PHP secara automatik mengesyorkan produk yang mungkin diminati pengguna.

Dengan pengembangan berterusan dan populariti pasaran kitar semula terpakai, semakin ramai orang mula memberi perhatian kepada penggunaan dan nilai daripada barangan terpakai. Untuk membantu pengguna mencari produk terpakai dengan lebih baik yang memenuhi keperluan mereka, adalah penting untuk membangunkan fungsi yang boleh mengesyorkan produk secara automatik yang mungkin diminati pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membangunkan sistem pengesyoran automatik untuk tapak web kitar semula terpakai, dan melampirkan contoh kod yang sepadan.

Pengumpulan data

Salah satu kunci kepada sistem pengesyoran automatik adalah untuk mengumpul data tingkah laku pengguna dan maklumat produk dengan tepat. Di sini, kami boleh menggunakan pendaftaran pengguna dan log masuk untuk mendapatkan maklumat asas pengguna, seperti minat pengguna, hobi, lokasi geografi, dll. Pada masa yang sama, kita juga perlu mendapatkan maklumat yang berkaitan tentang produk, termasuk kategori produk, penerangan, gambar, dll.

Dalam PHP, kita boleh menggunakan pangkalan data MySQL untuk menyimpan data ini. Berikut ialah contoh kod untuk mencipta jadual pengguna dan item:

// 创建用户表
CREATE TABLE users (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    // 其他用户信息字段
);

// 创建商品表
CREATE TABLE products (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    category VARCHAR(50) NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    // 其他商品信息字段
);

Analisis data

Selepas mengumpul data yang berkaitan tentang pengguna dan item, kami perlu menganalisis data untuk mencari persamaan antara pengguna dan perbezaan antara item. Perkaitan. Dengan cara ini, produk yang mungkin menarik minat pengguna boleh disyorkan dengan lebih tepat.

Kaedah analisis data yang biasa digunakan ialah penapisan kolaboratif. Algoritma penapisan kolaboratif boleh mencari pengguna yang serupa dengan membandingkan data tingkah laku antara pengguna, seperti sejarah pembelian dan sejarah penyemakan imbas. Begitu juga, produk berkaitan juga boleh didapati dengan membandingkan data berkaitan antara produk, seperti bilangan kali dibeli oleh pengguna dan penilaian.

Berikut ialah kod sampel yang menggunakan algoritma penapisan kolaboratif untuk mengira persamaan pengguna:

// 计算用户相似度
function getUserSimilarity($user1, $user2) {
    // 获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = getCommonViews($user1, $user2);
    
    // 计算用户相似度
    $similarity = count($commonViews) / max(count(getViews($user1)), count(getViews($user2)));
    
    return $similarity;
}

// 获取用户的浏览记录
function getViews($user) {
    // 从数据库中获取用户的浏览记录
    $views = // 代码省略
    
    return $views;
}

// 获取用户的共同浏览记录
function getCommonViews($user1, $user2) {
    // 从数据库中获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = // 代码省略
    
    return $commonViews;
}

Cadangan

Selepas memperoleh persamaan antara pengguna dan korelasi antara item melalui analisis data, kami boleh menggunakan algoritma pengesyoran untuk menjana pengesyoran diperibadikan keputusan. Algoritma pengesyoran yang biasa digunakan termasuk pengesyoran berasaskan kandungan dan pengesyoran berasaskan penapisan kolaboratif.

Berikut ialah contoh kod yang menggunakan algoritma pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif untuk menjana hasil yang disyorkan untuk pengguna:

// 为用户生成推荐结果
function generateRecommendations($user) {
    // 获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = getSimilarUser($user);
    
    // 获取与用户相似度最高的用户的浏览记录
    $similarUserViews = getViews($similarUser);
    
    // 获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = getUnseenProducts($user, $similarUserViews);
    
    // 获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = getTopNRecommendations($user, $unseenProducts);
    
    return $recommendations;
}

// 获取与用户相似度最高的用户
function getSimilarUser($user) {
    // 从数据库中获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = // 代码省略
    
    return $similarUser;
}

// 获取用户未浏览过的商品
function getUnseenProducts($user, $similarUserViews) {
    // 从数据库中获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = // 代码省略
    
    return $unseenProducts;
}

// 获取用户可能感兴趣的商品
function getTopNRecommendations($user, $unseenProducts) {
    // 从数据库中获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = // 代码省略
    
    return $recommendations;
}

Ringkasan

Melalui contoh kod di atas, kita boleh melihat cara menggunakan PHP untuk membangunkan sistem pengesyoran automatik untuk laman web kitar semula terpakai. Daripada pengumpulan data kepada analisis penapisan kolaboratif kepada penjanaan hasil pengesyoran, kami secara beransur-ansur melaksanakan fungsi pengesyoran automatik asas. Sudah tentu, ini hanyalah contoh mudah, dan pembangunan sebenar memerlukan pengoptimuman dan pengembangan yang sesuai berdasarkan keperluan khusus.

Saya harap artikel ini dapat memberikan sedikit rujukan dan bantuan kepada pembangun PHP dalam pembangunan sistem pengesyoran automatik untuk tapak web kitar semula terpakai. Kami percaya bahawa melalui pengoptimuman dan penambahbaikan berterusan, kami boleh menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pengesyoran produk terpakai yang lebih tepat dan diperibadikan.

Atas ialah kandungan terperinci Laman web kitar semula terpakai yang dibangunkan dalam PHP secara automatik mengesyorkan produk yang mungkin diminati pengguna. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!