Maison > Article > cadre php > Créer un site Web d'achat avec un puissant moteur de recommandation : Guide Webman des applications d'achat

Créer un site Web d'achat avec un puissant moteur de recommandation : Guide Webman des applications d'achat

WBOYoriginal: 2023-08-25 10:13:531040parcourir

Créer un site Web dachat avec un puissant moteur de recommandation : Guide Webman des applications dachat

Créer un site Web d'achat avec un puissant moteur de recommandation : Guide d'application d'achat de Webman

Avec le développement rapide d'Internet, les achats en ligne sont devenus une partie importante de la vie des gens modernes. Afin de permettre aux utilisateurs d’avoir une meilleure expérience d’achat, un site d’achat doté d’un puissant moteur de recommandation est indispensable. Dans cet article, nous verrons comment créer une application d'achat appelée Webman, dotée d'un excellent moteur de recommandation.

Tout d’abord, nous devons construire le cadre de base du site Web. Nous pouvons utiliser le framework Django de Python pour créer rapidement un site Web commercial stable. Voici un exemple de code simple utilisé pour créer le cadre de base d'un site Web d'achat :

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.home, name='home'),
    path('products/', views.product_list, name='product_list'),
    path('product/<int:product_id>/', views.product_detail, name='product_detail'),
]

Dans le code ci-dessus, nous définissons trois chemins : la page d'accueil, la liste de produits et les détails du produit. Ensuite, nous devons définir les fonctions d'affichage correspondantes pour gérer ces chemins.

from django.shortcuts import render
from .models import Product

def home(request):
    return render(request, 'home.html')

def product_list(request):
    products = Product.objects.all()
    return render(request, 'product_list.html', {'products': products})

def product_detail(request, product_id):
    product = Product.objects.get(pk=product_id)
    return render(request, 'product_detail.html', {'product': product})

Dans le code ci-dessus, nous associons le fichier modèle à la fonction d'affichage via la fonction render de Django. Ensuite, nous devons définir le fichier modèle correspondant pour afficher la page.

Le code du modèle de page d'accueil (home.html) ressemble à ceci :

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Webman购物应用</title>
</head>
<body>
    <h1>欢迎来到Webman购物应用</h1>
</body>
</html>

Le code du modèle de liste de produits (product_list.html) ressemble à ceci :

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Webman购物应用</title>
</head>
<body>
    <h1>产品列表</h1>
    <ul>
        {% for product in products %}
        <li><a href="/product/{{ product.id }}/">{{ product.name }}</a></li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

Le code du modèle de détail du produit (product_detail.html) ) ressemble à ceci :

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Webman购物应用</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ product.name }}</h1>
    <p>{{ product.description }}</p>
    <p>价格：{{ product.price }}</p>
</body>
</html>

Maintenant, nous pouvons créer un site Web commercial de base. Commençons ensuite par implémenter un puissant moteur de recommandation.

Le cœur du moteur de recommandation est de recommander des produits connexes aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leurs comportements. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code simple pour créer un moteur de recommandation basé sur les préférences de l'utilisateur.

from .models import Product, UserBehavior

def recommend_products(user_id):
    user_behavior = UserBehavior.objects.filter(user_id=user_id)
    viewed_products = user_behavior.filter(action='view')
    bought_products = user_behavior.filter(action='buy')

    similar_users = []

    for bought_product in bought_products:
        users = UserBehavior.objects.filter(product_id=bought_product.product_id, action='buy').exclude(user_id=user_id)
        similar_users.extend(users)

    recommended_products = []

    for similar_user in similar_users:
        products = UserBehavior.objects.filter(user_id=similar_user.user_id, action='view').exclude(product__in=viewed_products)
        recommended_products.extend(products)

    return recommended_products

Dans le code ci-dessus, nous obtenons d'abord les enregistrements de navigation et d'achat de l'utilisateur, puis trouvons des utilisateurs similaires en fonction du comportement d'achat d'autres utilisateurs du même produit. Enfin, des recommandations sont faites à l'utilisateur actuel en fonction du comportement de navigation d'utilisateurs similaires.

Ce qui précède n'est qu'un simple exemple de code, le moteur de recommandation réel sera plus complexe. Des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles de comportement des utilisateurs peuvent être utilisés pour améliorer les effets des recommandations.

Avec l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons créer un site Web commercial Webman avec un puissant moteur de recommandation. Les utilisateurs peuvent obtenir des recommandations de produits personnalisées en fonction de leurs intérêts et de leurs besoins. Cela améliorera considérablement l'expérience d'achat de l'utilisateur et augmentera la probabilité d'achat.

J'espère que le guide d'application d'achat décrit dans cet article sera utile aux lecteurs qui souhaitent développer un site Web d'achat doté d'un puissant moteur de recommandation. Je souhaite que les lecteurs puissent créer d'excellentes applications d'achat pour répondre aux besoins des utilisateurs.

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!

Déclaration：

Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Article précédent：Optimisez les performances du site Web et la vitesse de chargement avec WebmanArticle suivant：Optimisez les performances du site Web et la vitesse de chargement avec Webman

Articles Liés

Voir plus