Wie Sie mit PHP intelligente Empfehlungen und personalisierte Empfehlungen umsetzen

So implementieren Sie mit PHP intelligente Empfehlungen und personalisierte Empfehlungsfunktionen

Einführung:
Im heutigen Internetzeitalter werden personalisierte Empfehlungssysteme in verschiedenen Bereichen wie E-Commerce, sozialen Medien und Nachrichteninformationen häufig eingesetzt. Intelligente Empfehlungen und personalisierte Empfehlungsfunktionen spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung des Benutzererlebnisses, der Erhöhung der Benutzerbindung und der Steigerung der Konversionsrate. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP intelligente Empfehlungen und personalisierte Empfehlungsfunktionen implementieren und relevante Codebeispiele bereitstellen.

1. Prinzip der intelligenten Empfehlung
Die intelligente Empfehlung empfiehlt automatisch relevante Inhalte basierend auf dem historischen Verhalten und den persönlichen Interessen des Benutzers. Sie basiert hauptsächlich auf den folgenden Prinzipien:

1. Gemeinsame Filterung: Finden Sie durch die Analyse des historischen Verhaltens und der Interessen des Benutzers andere Benutzer, die ihnen ähnlich sind, und Inhalte basierend auf den früheren Vorlieben dieser Benutzer empfehlen;
2. Inhaltsfilterung: Empfehlen Sie durch die Analyse der Ähnlichkeit zwischen Elementen Elemente, die den früheren Interessen des Benutzers ähneln.
3. Hybrid-Empfehlung: Umfassende Verwendung der kollaborativen Filterung und Inhaltsfilterungsmethoden, um Empfehlungen abzugeben.

2. Intelligente Empfehlungsimplementierung
In PHP können Sie zur Implementierung intelligenter Empfehlungen und personalisierter Empfehlungsfunktionen eine Datenbank zum Speichern von Benutzerverhaltensdaten und Artikelinformationen verwenden und Algorithmen zur Durchführung von Empfehlungsberechnungen verwenden. Im Folgenden sind die allgemeinen Schritte zum Implementieren der intelligenten Empfehlungsfunktion aufgeführt:

1. Datenbanktabellen erstellen
   Erstellen Sie zunächst zwei Datenbanktabellen. Eine dient zum Speichern von Benutzerverhaltensdaten wie Benutzer-ID, Artikel-ID, Verhaltenstyp usw.; der andere wird zum Speichern von Artikelinformationen wie Artikel-ID, Name, Beschreibung usw. verwendet.

CREATE TABLE `user_action` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `action_type` tinyint(4) NOT NULL,
  `action_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `item_info` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `description` text NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2. Erfassen Sie Benutzerverhaltensdaten
   Erfassen Sie auf der Website oder in der Anwendung Benutzerverhaltensdaten wie Surfen, Kaufen und Sammeln und speichern Sie sie in der Datenbank.

// 用户浏览商品
function userBrowseItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户浏览记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 1, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

// 用户购买商品
function userBuyItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户购买记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 2, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

3. Berechnen Sie die Artikelähnlichkeit.
   Berechnen Sie anhand von Benutzerverhaltensdaten und Artikelinformationen die Ähnlichkeit zwischen Artikeln. Sie können einen inhaltsbasierten Empfehlungsalgorithmus oder einen kollaborativen Filteralgorithmus verwenden.

// 计算物品相似度
function calculateItemSimilarity($item_id_1, $item_id_2) {
    // 根据商品特征计算相似度
    // 返回相似度值
}

4. Empfehlungsalgorithmus
   verwendet die berechnete Artikelähnlichkeit und die historischen Verhaltensdaten des Benutzers, um Empfehlungsberechnungen mithilfe kollaborativer Filterung, Inhaltsfilterung oder hybrider Empfehlungsmethoden durchzuführen, und gibt die Empfehlungsergebnisse zurück.

// 根据用户行为数据进行推荐
function recommendItems($user_id) {
    // 获取用户的浏览、购买等行为数据
    $sql = "SELECT item_id, action_type FROM user_action WHERE user_id = $user_id";
    // 执行SQL语句，并根据用户的行为数据进行推荐计算
    // 返回推荐结果
}

3. Personalisierte Empfehlungen
Personalisierte Empfehlungen basieren auf den persönlichen Interessen und Vorlieben des Benutzers und empfehlen Inhalte, die seinen Vorlieben entsprechen. Um personalisierte Empfehlungen zu erreichen, können persönliche Interessendaten der Nutzer durch Fragebögen bei der Nutzerregistrierung oder durch Nutzerfeedback erhoben werden. Im Folgenden sind die allgemeinen Schritte zum Implementieren der personalisierten Empfehlungsfunktion aufgeführt:

1. Erfassen Sie personalisierte Benutzerdaten.
   Wenn Benutzer sich registrieren oder anmelden, leiten Sie Benutzer zum Ausfüllen von Fragebögen in ihren persönlichen Interessengebieten an oder stellen Sie Methoden zur Feedback-Erfassung bereit.
2. Speichern personalisierter Benutzerdaten
   Speichern personalisierter Benutzerdaten in der Datenbank, die durch Felder wie Benutzer-ID und Interessengebiete dargestellt werden können.

CREATE TABLE `user_interest` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `interest` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

3. Empfehlung basierend auf den personalisierten Daten des Benutzers
   Basierend auf dem Empfehlungsalgorithmus und kombiniert mit den personalisierten Daten des Benutzers, um Empfehlungsberechnungen durchzuführen, sodass die empfohlenen Ergebnisse eher den persönlichen Interessen und Vorlieben des Benutzers entsprechen.

// 根据用户个性化数据进行推荐
function personalizedRecommendation($user_id) {
    // 获取用户的个性化数据
    $sql = "SELECT interest FROM user_interest WHERE user_id = $user_id";
    // 获取用户的个性化数据，并根据个性化数据进行推荐计算
    // 返回个性化推荐结果
}

Fazit:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP intelligente Empfehlungen und personalisierte Empfehlungsfunktionen implementieren. Durch die Erfassung historischer Verhaltensdaten und personalisierter Daten der Benutzer sowie die Durchführung von Empfehlungsberechnungen auf Basis von Empfehlungsalgorithmen können das Benutzererlebnis verbessert, die Benutzerbindung und die Konversionsraten erhöht werden. Obwohl dieser Artikel nur eine einfache Implementierungsmethode bereitstellt, kann durch ein umfassendes Verständnis und die Anwendung intelligenter Empfehlungsalgorithmen und personalisierter Empfehlungsalgorithmen ein genaueres und effektiveres Empfehlungssystem erreicht werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Sie mit PHP intelligente Empfehlungen und personalisierte Empfehlungen umsetzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!