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Créez un centre commercial PHP : implémentez des fonctions de recommandation de produits et de recommandation personnalisée
Dans le domaine du commerce électronique actuel, les utilisateurs ont une demande croissante de recommandations personnalisées. Grâce à des recommandations personnalisées, les commerçants peuvent recommander les produits qui répondent le mieux aux intérêts et aux besoins des utilisateurs en fonction de leur comportement et de leurs préférences d'achat, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et le taux de conversion des ventes. Cet article explique comment utiliser PHP pour créer un site Web de centre commercial avec des fonctions de recommandation de produits et de recommandation personnalisée.
1. Conception de base de données
Tout d'abord, nous devons concevoir un modèle de base de données pour stocker les informations sur les produits et les utilisateurs.
Nous pouvons créer deux tables, une table est utilisée pour stocker les informations sur le produit, y compris les champs : ID du produit, nom du produit, description du produit, prix du produit, etc.
CREATE TABLE products ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), description TEXT, price DECIMAL(8, 2), );
Une autre table est utilisée pour stocker les informations sur l'utilisateur, notamment les champs : identifiant d'utilisateur, nom d'utilisateur, mot de passe, etc.
CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(255), password VARCHAR(255), );
2. Fonction de recommandation de produits
Afin de mettre en œuvre la fonction de recommandation de produits, nous pouvons recommander des produits associés en fonction de l'historique des achats ou du comportement de navigation de l'utilisateur.
Supposons qu'une fois l'utilisateur connecté, nous pouvons obtenir l'enregistrement d'achat de l'utilisateur :
$user_id = $_SESSION['user_id']; // 获取用户购买记录 $sql = "SELECT product_id FROM purchases WHERE user_id = $user_id"; $result = $conn->query($sql); $purchase_history = []; if ($result->num_rows > 0) { while ($row = $result->fetch_assoc()) { $purchase_history[] = $row['product_id']; } }
Ensuite, nous pouvons interroger les produits liés à l'historique d'achat de l'utilisateur à partir de la table des produits en fonction de l'enregistrement d'achat de l'utilisateur :
// 获取相关商品 $sql = "SELECT * FROM products WHERE id IN (" . implode(",", $purchase_history) . ") LIMIT 5"; $result = $conn->query($sql); if ($result->num_rows > 0) { // 显示相关商品 while ($row = $result->fetch_assoc()) { echo $row['name'] . "<br>"; } } else { echo "暂无相关商品"; }
3. Fonction de recommandation de personnalisation
La fonction de recommandation personnalisée doit faire des recommandations en fonction des intérêts et des préférences de l'utilisateur. Nous pouvons analyser les intérêts de l'utilisateur en fonction de ses données comportementales, telles que son historique de navigation, son historique de recherche, etc., puis lui recommander des produits pertinents.
Supposons que lorsqu'un utilisateur parcourt des produits, nous pouvons enregistrer son historique de navigation :
$product_id = $_GET['product_id']; $user_id = $_SESSION['user_id']; // 记录用户浏览记录 $sql = "INSERT INTO views (user_id, product_id) VALUES ($user_id, $product_id)"; $conn->query($sql);
Ensuite, nous pouvons interroger les produits liés à ses intérêts à partir de la table des produits en fonction de l'historique de navigation de l'utilisateur :
// 获取用户的浏览记录 $sql = "SELECT product_id FROM views WHERE user_id = $user_id"; $result = $conn->query($sql); $view_history = []; if ($result->num_rows > 0) { while ($row = $result->fetch_assoc()) { $view_history[] = $row['product_id']; } } // 获取个性化推荐商品 $sql = "SELECT * FROM products WHERE id IN (" . implode(",", $view_history) . ") LIMIT 5"; $result = $conn->query($sql); if ($result->num_rows > 0) { // 显示个性化推荐商品 while ($row = $result->fetch_assoc()) { echo $row['name'] . "<br>"; } } else { echo "暂无个性化推荐商品"; }
Grâce à l'exemple de code ci-dessus , Nous pouvons mettre en œuvre des fonctions de recommandation de produits et de recommandation personnalisée. Le site Web du centre commercial peut recommander des produits pertinents aux utilisateurs en fonction de leurs comportements d'achat et de navigation, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et le taux de conversion des ventes. Bien entendu, ce qui précède n’est qu’un exemple simple. L’algorithme de recommandation personnalisé réel sera plus complexe et devra être conçu en fonction des besoins et de l’entreprise spécifiques.
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!