Développement PHP du compte public WeChat : comment implémenter la fonction de recommandation d'articles

Développer des comptes publics WeChat avec PHP : comment implémenter la fonction de recommandation d'articles nécessite des exemples de code spécifiques

Avec le développement de l'Internet mobile, les comptes publics WeChat deviennent progressivement une plate-forme importante permettant aux entreprises et aux particuliers de diffuser des informations. Afin d'augmenter l'expérience utilisateur et d'attirer plus d'utilisateurs, la fonction de recommandation d'articles des comptes officiels WeChat est devenue un élément indispensable. Cet article présentera comment utiliser PHP pour développer la fonction de recommandation d'articles des comptes publics WeChat et fournira des exemples de code spécifiques.

Tout d'abord, nous devons clarifier l'idée de mise en œuvre de la fonction de recommandation d'articles. La fonction de recommandation d'articles est généralement mise en œuvre en fonction des habitudes de lecture de l'utilisateur et des algorithmes de recommandation. Dans le compte public WeChat, des recommandations d'articles peuvent être faites en enregistrant les enregistrements de lecture historiques de l'utilisateur et en analysant les intérêts et les préférences de l'utilisateur. Voici les étapes spécifiques de mise en œuvre :

1. Obtenir le relevé de lecture de l'utilisateur
   Lorsque l'utilisateur clique pour ouvrir un article, nous pouvons obtenir le relevé de lecture de l'utilisateur via l'interface fournie par le compte officiel WeChat, y compris le titre de l'article, l'auteur, temps de lecture et autres informations. Le code spécifique est le suivant :

$access_token = 'your_access_token';
$openid = 'user_openid';

$url = "https://api.weixin.qq.com/datacube/getarticletotal?access_token={$access_token}";

$data = array(
    'begin_date' => '2021-01-01',
    'end_date' => '2021-01-31',
    'openid' => $openid
);

$json_data = json_encode($data);

$options = array(
    'http' => array(
        'method' => 'POST',
        'header' => 'Content-type: application/json',
        'content' => $json_data
    )
);

$context = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);
$read_data = json_decode($result, true);

foreach ($read_data['list'] as $item) {
    $title = $item['title'];
    $author = $item['author'];
    $read_time = $item['int_time'];
    // 处理阅读记录，保存到数据库或其他存储方式
}

2. Analyser les préférences d'intérêt de l'utilisateur
   Afin d'obtenir une recommandation d'article précise, nous devons également analyser les préférences d'intérêt de l'utilisateur. En analysant les enregistrements de lecture historiques de l'utilisateur et en comptant les types d'articles, d'auteurs et d'autres informations que l'utilisateur lit souvent, les intérêts et les préférences de l'utilisateur peuvent être déduits. Le code spécifique est le suivant :

// 从数据库中获取用户的历史阅读记录
$history_records = get_user_history_records($openid);

// 统计用户经常阅读的文章类型
$article_types = array();
foreach ($history_records as $record) {
    $type = $record['type'];
    if (isset($article_types[$type])) {
        $article_types[$type] += 1;
    } else {
        $article_types[$type] = 1;
    }
}

// 排序文章类型，取兴趣最高的几个作为推荐依据
arsort($article_types);
$interest_types = array_keys($article_types);

// 推荐文章，可以从数据库中取出与用户兴趣类型相关的文章列表
$recommend_articles = get_recommend_articles($interest_types); 

// 输出推荐文章
foreach ($recommend_articles as $article) {
    $title = $article['title'];
    $author = $article['author'];
    $content = $article['content'];
    // 输出推荐文章的标题、作者等信息
}

3. Envoyer les articles recommandés aux utilisateurs
   La dernière étape consiste à envoyer les articles recommandés aux utilisateurs. Ceci peut être réalisé grâce à la fonction de modèle de message du compte officiel WeChat. Le code spécifique est le suivant :

$template_data = array(
    'touser' => $openid,
    'template_id' => 'your_template_id',
    'data' => array(
        'title' => array(
            'value' => $title,
            'color' => '#173177'
        ),
        'author' => array(
            'value' => $author,
            'color' => '#173177'
        ),
        'content' => array(
            'value' => $content,
            'color' => '#173177'
        )
    )
);

$template_url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/template/send?access_token={$access_token}";

$options = array(
    'http' => array(
        'method' => 'POST',
        'header' => 'Content-type: application/json',
        'content' => json_encode($template_data)
    )
);

$context = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($template_url, false, $context);

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons implémenter la fonction de recommandation d'articles du compte officiel WeChat. Lorsqu'un utilisateur lit un article, nous pouvons enregistrer son historique de lecture, analyser ses intérêts et ses préférences et lui envoyer des articles recommandés.

Il convient de noter que le code ci-dessus ne fournit que les idées de base et un exemple de code pour implémenter la fonction de recommandation d'articles. L'implémentation spécifique doit être ajustée et étendue en fonction des besoins de votre entreprise. J'espère que cet article pourra fournir une référence pour développer la fonction de recommandation d'articles des comptes publics WeChat.

Résumé :
Cet article présente comment utiliser PHP pour développer la fonction de recommandation d'articles des comptes publics WeChat et fournit des exemples de code spécifiques. En enregistrant l'historique de lecture de l'utilisateur et en analysant ses intérêts et préférences, nous pouvons mettre en œuvre la fonction de recommandation d'articles et envoyer les articles recommandés à l'utilisateur. La fonction de recommandation d'articles peut améliorer l'expérience utilisateur et augmenter la fidélité des utilisateurs, ce qui est très important pour le développement des comptes publics WeChat.

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!