Analyse von Empfehlungsstrategien für beliebte Produkte in Einkaufszentren, entwickelt mit PHP

Analyse von Empfehlungsstrategien für beliebte Produkte in Einkaufszentren, entwickelt mit PHP

Zusammenfassung: Mit der rasanten Entwicklung des Internets werden E-Commerce-Plattformen bei den Menschen immer beliebter und beunruhigter. Um das Einkaufserlebnis der Benutzer zu verbessern und das Umsatzwachstum zu fördern, müssen Einkaufszentren einige Empfehlungsalgorithmen verwenden, um beliebte Produkte basierend auf dem historischen Verhalten und den personalisierten Bedürfnissen der Benutzer zu empfehlen. In diesem Artikel wird die mit PHP entwickelte beliebte Produktempfehlungsstrategie für das Einkaufszentrum erläutert und entsprechende Codebeispiele gegeben.

1. Erfassung von Daten zum Benutzerverhalten
   Um Benutzern im Einkaufszentrum beliebte Produkte zu empfehlen, müssen zunächst Daten zum Benutzerverhalten erfasst werden. Zu den Verhaltensdaten gehören die Kaufhistorie, der Browserverlauf, Klickaufzeichnungen usw. der Benutzer. Alle Benutzeraktionen auf der Plattform können aufgezeichnet und für spätere Analysen und Empfehlungen in der Datenbank gespeichert werden.

Codebeispiel:

// 用户购买商品
function buyProduct($userId, $productId) {
    // 将购买记录插入数据库
}

// 记录用户浏览商品
function browseProduct($userId, $productId) {
    // 将浏览记录插入数据库
}

// 记录用户点击商品
function clickProduct($userId, $productId) {
    // 将点击记录插入数据库
}

2. Auswahl des Empfehlungsalgorithmus
   Der Empfehlungsalgorithmus ist der Kern der Umsetzung beliebter Produktempfehlungen. Zu den gängigen Empfehlungsalgorithmen gehören inhaltsbasierte Empfehlungen, kollaborative Filterempfehlungen und Deep-Learning-Empfehlungen. Um den Empfehlungseffekt beliebter Produkte im Einkaufszentrum zu verbessern, können mehrere Empfehlungsalgorithmen umfassend eingesetzt werden.

Codebeispiel:

// 基于内容的推荐
function contentBasedRecommendation($userId) {
    // 根据用户的购买历史和浏览记录，推荐相似的商品
}

// 协同过滤推荐
function collaborativeFilteringRecommendation($userId) {
    // 根据用户的购买历史和其他用户的购买历史，推荐相似用户的喜好商品
}

// 深度学习推荐
function deepLearningRecommendation($userId) {
    // 使用深度学习模型，根据用户的行为数据进行商品推荐
}

3. Anzeige empfohlener Ergebnisse
   Die Anzeige empfohlener Ergebnisse ist ein wichtiger Bestandteil der Empfehlung beliebter Produkte durch das Einkaufszentrum. Bei der Anzeige von Empfehlungsergebnissen können den Benutzern empfohlene Produkte in Form von Listen, Karussells usw. angezeigt werden, basierend auf der Kaufabsicht und den historischen Präferenzen des Benutzers.

Codebeispiel:

// 展示推荐结果
function showRecommendation($recommendations) {
    // 根据推荐结果，将商品以合适的形式展示给用户
}

Zusammenfassend muss die mit PHP entwickelte Empfehlungsstrategie für beliebte Mall-Produkte zunächst Daten zum Benutzerverhalten sammeln, dann den Empfehlungsalgorithmus auswählen und die Empfehlungsergebnisse basierend auf den gesammelten Daten anzeigen. Dies kann das Einkaufserlebnis des Benutzers verbessern und das Umsatzwachstum des Einkaufszentrums fördern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalyse von Empfehlungsstrategien für beliebte Produkte in Einkaufszentren, entwickelt mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!