PHPで開発された中古品リサイクルサイトで、ユーザーが興味を持ちそうな商品を自動でレコメンド

PHP が開発した中古リサイクル Web サイトは、ユーザーが興味を持ちそうな商品を自動でレコメンドします

中古リサイクル市場の継続的な拡大と人気に伴い、ますます多くの人が注目し始めています中古品の活用と価値について。ユーザーが自分のニーズに合った中古商品を見つけやすくするためには、ユーザーが興味を持ちそうな商品を自動的にレコメンドする機能の開発が特に重要です。この記事では、PHPを使用して中古リサイクルサイトの自動レコメンドシステムを開発する方法と、対応するコード例を紹介します。

データ収集

自動レコメンド システムの鍵の 1 つは、ユーザーの行動データと製品情報を正確に収集することです。ここでは、ユーザー登録とログインを使用して、ユーザーの興味、趣味、地理的位置などのユーザーの基本情報を取得できます。同時に、製品カテゴリ、説明、写真など、製品に関する関連情報も取得する必要があります。

PHP では、MySQL データベースを使用してこのデータを保存できます。以下は、ユーザー テーブルと製品テーブルを作成するためのサンプル コードです。

// 创建用户表
CREATE TABLE users (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    // 其他用户信息字段
);

// 创建商品表
CREATE TABLE products (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    category VARCHAR(50) NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    // 其他商品信息字段
);

データ分析

ユーザーと製品に関する関連データを収集した後、ユーザーと製品の間の関係を見つけるためにデータを分析する必要があります。ユーザーの類似性と製品間の相関関係。このようにして、ユーザーが興味を持つ可能性のある製品をより正確に推奨できます。

#一般的に使用されるデータ分析方法は協調フィルタリングです。協調フィルタリング アルゴリズムは、購入履歴や閲覧履歴などのユーザー間の行動データを比較することで、類似したユーザーを見つけることができます。同様に、ユーザーの購入回数や評価など、商品間の関連データを比較することで、関連商品を見つけることもできます。

以下は協調フィルタリングアルゴリズムを利用してユーザー類似度を計算するサンプルコードです:

// 计算用户相似度
function getUserSimilarity($user1, $user2) {
    // 获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = getCommonViews($user1, $user2);
    
    // 计算用户相似度
    $similarity = count($commonViews) / max(count(getViews($user1)), count(getViews($user2)));
    
    return $similarity;
}

// 获取用户的浏览记录
function getViews($user) {
    // 从数据库中获取用户的浏览记录
    $views = // 代码省略
    
    return $views;
}

// 获取用户的共同浏览记录
function getCommonViews($user1, $user2) {
    // 从数据库中获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = // 代码省略
    
    return $commonViews;
}

Recommendation

データ分析によりユーザー間の類似性や商品間の相関関係を取得します。その後、推奨アルゴリズムを使用して、ユーザー向けにパーソナライズされた推奨結果を生成できます。一般的に使用される推奨アルゴリズムには、コンテンツ ベースの推奨と協調フィルタリング ベースの推奨が含まれます。

以下は、協調フィルタリングに基づく推奨アルゴリズムを使用して、ユーザーに推奨される結果を生成するサンプル コードです。

// 为用户生成推荐结果
function generateRecommendations($user) {
    // 获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = getSimilarUser($user);
    
    // 获取与用户相似度最高的用户的浏览记录
    $similarUserViews = getViews($similarUser);
    
    // 获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = getUnseenProducts($user, $similarUserViews);
    
    // 获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = getTopNRecommendations($user, $unseenProducts);
    
    return $recommendations;
}

// 获取与用户相似度最高的用户
function getSimilarUser($user) {
    // 从数据库中获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = // 代码省略
    
    return $similarUser;
}

// 获取用户未浏览过的商品
function getUnseenProducts($user, $similarUserViews) {
    // 从数据库中获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = // 代码省略
    
    return $unseenProducts;
}

// 获取用户可能感兴趣的商品
function getTopNRecommendations($user, $unseenProducts) {
    // 从数据库中获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = // 代码省略
    
    return $recommendations;
}

概要

上記のコード例を通じて、次のことができます。使い方を見る PHP は、中古品リサイクル サイトの自動推奨システムを開発します。データ収集から協調フィルタリング分析、推奨結果生成まで、基本的な自動推奨機能を段階的に実装しました。もちろん、これは単なる例であり、実際の開発では、特定のニーズに基づいて適切な最適化と拡張が必要になります。

この記事が、PHP 開発者が中古品リサイクル Web サイトの自動推奨システムを開発する際に参考になり、役立つことを願っています。当社は、継続的な最適化と改善により、より正確でパーソナライズされた中古製品推奨サービスをユーザーに提供できると信じています。

以上がPHPで開発された中古品リサイクルサイトで、ユーザーが興味を持ちそうな商品を自動でレコメンドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。