So implementieren Sie PHP zur Implementierung der intelligenten Empfehlungsfunktion des CMS-Systems

So implementieren Sie mit PHP die intelligente Empfehlungsfunktion eines CMS-Systems

Angesichts der rasanten Entwicklung des Internets und des explosionsartigen Informationswachstums stehen Benutzer beim Surfen im Internet vor einer großen Auswahl an Informationen. Um das Benutzererlebnis und die Website-Stickiness zu verbessern, wird die intelligente Empfehlungsfunktion in Content-Management-Systemen (CMS) immer wichtiger. In diesem Artikel wird erläutert, wie eine einfache, aber effiziente intelligente Empfehlungsfunktion eines CMS-Systems über PHP implementiert wird.

1. Datenmodelldesign
   Zuerst müssen wir ein Datenmodell entwerfen, um Artikel- und Benutzerverhaltensdaten zu speichern. Ein einfaches Datenmodell kann die folgenden Tabellen enthalten:

• Artikeltabelle (Artikel): speichert relevante Informationen zu Artikeln, wie z. B. Artikel-ID, Titel, Inhalt usw.
• Benutzertabelle (Benutzer): Speichert grundlegende Benutzerinformationen wie Benutzer-ID, Benutzername, Passwort usw.
• Benutzeraktionstabelle (user_actions): Zeichnet Benutzeraktionen wie Benutzer-ID, Artikel-ID, Aktionstyp (Durchsuchen, Gefällt mir, Favorit usw.), Aktionszeit usw. auf.

2. Datenerfassung und -verarbeitung
   Um die intelligente Empfehlungsfunktion zu implementieren, müssen wir Benutzerverhaltensdaten sammeln und diese in der Benutzerverhaltenstabelle speichern. Dies kann durch das Hinzufügen des entsprechenden JavaScript-Codes auf der Artikelseite erreicht werden. Wenn der Benutzer den Artikel durchsucht, sendet der JavaScript-Code eine Anfrage an den Hintergrund und speichert die Verhaltensdaten des Benutzers in der Datenbank. Mit genügend Daten zum Benutzerverhalten können wir mit dem nächsten Schritt des Empfehlungsalgorithmus fortfahren.
3. Implementierung des Empfehlungsalgorithmus
   In der intelligenten Empfehlungsfunktion ist der kollaborative Filteralgorithmus der am häufigsten verwendete Algorithmus. Der kollaborative Filteralgorithmus analysiert Benutzerverhaltensdaten, um Benutzer mit ähnlichen Interessen und Hobbys zu finden, und empfiehlt dem aktuellen Benutzer Artikel, die diesen Benutzern gefallen.

Hier ist ein einfaches PHP-Codebeispiel zum Empfehlen von Artikeln basierend auf Benutzerverhaltensdaten:

// 获取当前用户的ID
$user_id = $_SESSION['user_id'];

// 查询用户曾经浏览过的文章
$query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view'";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 构建已浏览文章的数组
$viewed_articles = array();
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $viewed_articles[] = $row['article_id'];
}

// 查询与已浏览文章相似的其他用户浏览过的文章
$query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id IN (SELECT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view')";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 构建相似文章的数组
$similar_articles = array();
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $similar_articles[] = $row['article_id'];
}

// 查询推荐的文章
$query = "SELECT * FROM articles WHERE article_id IN (SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id NOT IN (" . implode(',', $viewed_articles) .") AND article_id IN (" . implode(',', $similar_articles) . "))";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 输出推荐的文章
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    echo $row['title'];
    echo $row['content'];
}

4. Seitenanzeige
   Abschließend müssen wir die empfohlenen Artikel auf der Seite des CMS-Systems anzeigen. Basierend auf dem obigen Codebeispiel können wir der Seitenleiste oder dem unteren Rand der Artikelseite ein Empfehlungsmodul hinzufügen, um verwandte Artikel anzuzeigen, die basierend auf den Verhaltensdaten des Benutzers empfohlen werden.

Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt vor, wie man eine einfache, aber effiziente intelligente Empfehlungsfunktion eines CMS-Systems über PHP implementiert. Durch das Sammeln von Daten zum Benutzerverhalten, das Entwerfen geeigneter Datenmodelle und die Verwendung kollaborativer Filteralgorithmen können wir Benutzern personalisierte Empfehlungsdienste anbieten und das Benutzererlebnis und die Website-Stickiness verbessern. Dies ist natürlich nur ein einfaches Beispiel. Ein tatsächliches intelligentes Empfehlungssystem muss möglicherweise weitere Faktoren berücksichtigen, wie z. B. die Beliebtheit von Artikeln, Benutzerinteressen-Tags usw. Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen hilft, die Implementierung der intelligenten Empfehlungsfunktion zu verstehen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie PHP zur Implementierung der intelligenten Empfehlungsfunktion des CMS-Systems. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!