So implementieren Sie mit PHP die beliebte Produktempfehlungsfunktion des Einkaufszentrums

Mit der rasanten Entwicklung des E-Commerce entscheiden sich immer mehr Unternehmen für die Online-Geschäftsabwicklung. Für eine Website eines Einkaufszentrums ist die Produktempfehlungsfunktion sehr wichtig, da sie Unternehmen dabei helfen kann, den Verkauf zu fördern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie mit PHP die beliebte Produktempfehlungsfunktion des Einkaufszentrums implementieren.

1. Daten sammeln

Um die beliebte Produktempfehlungsfunktion umzusetzen, müssen wir einige Daten auf der Website sammeln. Der Schwerpunkt liegt auf der Erfassung von Informationen wie Einkaufsvolumen, Anzahl der Besuche, Produktklassifizierung usw. Das Kaufvolumen kann über die Bestelldatenbank, das Besuchsvolumen über Protokolle und die Produktklassifizierung über die Klassifizierungsdatentabelle abgerufen werden. Wir müssen diese Daten in einer Tabelle zusammenfassen, um die Analyse des Empfehlungsalgorithmus zu erleichtern.

2. Wählen Sie den Empfehlungsalgorithmus

Der Empfehlungsalgorithmus ist der Schlüssel zur Realisierung der beliebten Produktempfehlungsfunktion. Der auf kollaborativer Filterung basierende Algorithmus ist ein häufig verwendeter Empfehlungsalgorithmus. Er kann die Produkte vorhersagen, die der Benutzer kaufen könnte, indem er das historische Einkaufsverhalten des Benutzers analysiert. Gleichzeitig können wir auch Produktattribute, Produktbewertung und andere Faktoren kombinieren, um genauere Empfehlungsfunktionen zu erreichen.

3. Schreiben Sie den Empfehlungsalgorithmus-Code

Nach der Auswahl des Empfehlungsalgorithmus müssen wir PHP verwenden, um den Code für den Empfehlungsalgorithmus zu schreiben. Konkret müssen wir eine Funktion schreiben, die die Produkt-ID eingibt und eine Liste empfohlener Produkte ausgibt. Der Implementierungsprozess dieser Funktion ist nicht kompliziert und der Hauptprozess ist wie folgt:

1. Benutzerinformationen abrufen. Wir müssen die ID des angemeldeten Benutzers über eine Sitzung oder ein Cookie erhalten, um die Berechnung des Empfehlungsalgorithmus zu erleichtern.
2. Produktinformationen abfragen. Fragen Sie die Attribute und Kategorieinformationen des Produkts basierend auf der Produkt-ID ab.
3. Benutzerinteressen berechnen. Berechnen Sie den Wert des Benutzerinteresses am Produkt basierend auf den historischen Einkaufsaufzeichnungen und Produktattributinformationen des Benutzers.
4. Nachbarn finden. Durch die Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Benutzern finden wir mehrere Benutzer, die dem aktuellen Benutzer am ähnlichsten sind.
5. Empfohlene Produkte. Basierend auf den historischen Einkaufsaufzeichnungen benachbarter Benutzer wird der Empfehlungsgrad des aktuellen Produkts berechnet und entsprechend dem Empfehlungsgrad von hoch nach niedrig sortiert.

4. Optimierung des Empfehlungsalgorithmus

Nach Abschluss der grundlegenden Implementierung des Empfehlungsalgorithmus müssen wir einige Optimierungsstrategien berücksichtigen, um die Genauigkeit und Effizienz des Empfehlungsalgorithmus zu verbessern. Konkret können wir folgende Aspekte berücksichtigen:

1. Neue Produkte hinzufügen. Für neue Produkte liegen keine historischen Kaufdaten vor. Wie wird die Empfehlungsfunktion implementiert? Sie können die beliebte Ranking-Methode verwenden, d. h. neue Produkte anhand ihrer Besuche bewerten und sie als eines der empfohlenen Produkte verwenden.
2. Berücksichtigen Sie Produktattribute. Produktattribute haben einen großen Einfluss auf Empfehlungsalgorithmen. Schlüsselwörter können aus Benutzerbewertungen extrahiert und basierend auf Produktattributen abgeglichen werden, um die Empfehlungsgenauigkeit zu verbessern.
3. Mit Bilderkennung. Bei einigen Produkten mit besonderem Erscheinungsbild oder Logo kann Bilderkennungstechnologie eingesetzt werden, um die Produkte zu identifizieren und Empfehlungen abzugeben.
4. Verwenden Sie Caching-Technologie. Der Empfehlungsalgorithmus erfordert einen großen Rechenaufwand, und Caching-Methoden wie Redis können zum Zwischenspeichern der berechneten Ergebnisse verwendet werden, um die Effizienz zu verbessern.

5. Zusammenfassung

Durch die Implementierung der beliebten Produktempfehlungsfunktion kann nicht nur der Umsatz des Einkaufszentrums gesteigert, sondern auch das Einkaufserlebnis und die Zufriedenheit des Kunden verbessert werden, was für die langfristige Entwicklung der Mall-Website hilfreich ist. Während des Implementierungsprozesses müssen wir auf die Datenerfassung und -analyse achten, geeignete Empfehlungsalgorithmen auswählen und Strategien optimieren, um Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie mit PHP die beliebte Produktempfehlungsfunktion des Einkaufszentrums. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!