Analyse des stratégies de recommandation de produits populaires dans les centres commerciaux développées en PHP

Analyse des stratégies de recommandation de produits populaires dans les centres commerciaux développées avec PHP

Résumé : Avec le développement rapide d'Internet, les plateformes de commerce électronique deviennent de plus en plus populaires et concernées par les gens. Afin d'améliorer l'expérience d'achat des utilisateurs et de promouvoir la croissance des ventes, les centres commerciaux doivent utiliser des algorithmes de recommandation pour recommander des produits populaires en fonction des comportements historiques et des besoins personnalisés des utilisateurs. Cet article discutera de la stratégie de recommandation de produits populaire pour le centre commercial développée à l'aide de PHP et donnera des exemples de code correspondants.

1. Collecte de données sur le comportement des utilisateurs
   Dans le centre commercial, afin de recommander des produits populaires aux utilisateurs, il est d'abord nécessaire de collecter des données sur le comportement des utilisateurs. Les données comportementales incluent l’historique des achats des utilisateurs, l’historique de navigation, les enregistrements de clics, etc. Toutes les actions des utilisateurs sur la plateforme peuvent être enregistrées et stockées dans la base de données pour une analyse et des recommandations ultérieures.

Exemple de code :

// 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. Sélection de l'algorithme de recommandation
   L'algorithme de recommandation est au cœur de la réalisation d'une recommandation de produits populaire. Les algorithmes de recommandation courants incluent des recommandations basées sur le contenu, des recommandations de filtrage collaboratif et des recommandations d'apprentissage en profondeur. Dans le centre commercial, afin d'améliorer l'effet de recommandation des produits populaires, plusieurs algorithmes de recommandation peuvent être utilisés de manière globale.

Exemple de code :

// 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. Affichage des résultats recommandés
   L'affichage des résultats recommandés est une partie importante de la recommandation des produits populaires par le centre commercial. Lors de l'affichage des résultats des recommandations, les produits recommandés peuvent être présentés aux utilisateurs sous forme de listes, de carrousels, etc. en fonction de l'intention d'achat et des préférences historiques de l'utilisateur.

Exemple de code :

// 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
}

Pour résumer, la stratégie de recommandation de produits populaires du centre commercial développée à l'aide de PHP doit d'abord collecter des données sur le comportement des utilisateurs, puis sélectionner l'algorithme de recommandation et afficher les résultats de la recommandation en fonction des données collectées. Cela peut améliorer l'expérience d'achat de l'utilisateur et favoriser la croissance des ventes du centre commercial.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!