PHPを使用してCMSシステムのインテリジェントレコメンド機能を実装する方法

PHP を使用して CMS システムのインテリジェントなレコメンデーション機能を実装する方法

インターネットの急速な発展と情報の爆発的な増加に伴い、ユーザーは Web を閲覧する際に膨大な数の情報の選択肢に直面しています。 。ユーザー エクスペリエンスと Web サイトの定着率を向上させるために、コンテンツ管理システム (CMS) のインテリジェントなレコメンデーション機能がますます重要になっています。この記事では、PHP を使用して、シンプルかつ効率的な CMS システムのインテリジェント レコメンド機能を実装する方法を紹介します。

1. データ モデルの設計
   まず、記事とユーザー行動データを保存するデータ モデルを設計する必要があります。単純なデータ モデルには、次のテーブルを含めることができます。

• Article テーブル (記事): 記事 ID、タイトル、コンテンツなど、記事に関する関連情報を保存します。
• ユーザー テーブル (ユーザー): ユーザー ID、ユーザー名、パスワードなどのユーザーの基本情報を格納します。
• ユーザー行動テーブル (user_actions): ユーザー ID、記事 ID、行動タイプ (閲覧、いいね、お気に入りなど)、行動時間などのユーザーの行動を記録します。

2. データの収集と処理
   インテリジェント レコメンデーション機能を実装するには、ユーザーの行動データを収集し、ユーザー行動テーブルに保存する必要があります。これは、記事ページに対応する JavaScript コードを追加することで実現できます。ユーザーが記事を閲覧すると、JavaScript コードがバックグラウンドにリクエストを送信し、ユーザーの行動データをデータベースに保存します。十分なユーザー行動データがあれば、推奨アルゴリズムの次のステップに進むことができます。
3. レコメンデーション アルゴリズムの実装
   インテリジェント レコメンデーション機能において、最も一般的に使用されるアルゴリズムは協調フィルタリング アルゴリズムです。協調フィルタリング アルゴリズムは、ユーザーの行動データを分析して、同様の興味や趣味を持つユーザーを見つけ、これらのユーザーが好む記事を現在のユーザーに推奨します。

以下は、ユーザー行動データに基づいて記事を推奨する簡単な PHP コード例です。

// 获取当前用户的ID
$user_id = $_SESSION['user_id'];

// 查询用户曾经浏览过的文章
$query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view'";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 构建已浏览文章的数组
$viewed_articles = array();
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $viewed_articles[] = $row['article_id'];
}

// 查询与已浏览文章相似的其他用户浏览过的文章
$query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id IN (SELECT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view')";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 构建相似文章的数组
$similar_articles = array();
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $similar_articles[] = $row['article_id'];
}

// 查询推荐的文章
$query = "SELECT * FROM articles WHERE article_id IN (SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id NOT IN (" . implode(',', $viewed_articles) .") AND article_id IN (" . implode(',', $similar_articles) . "))";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 输出推荐的文章
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    echo $row['title'];
    echo $row['content'];
}

4. ページ表示
   最後に、コンテンツを表示する必要があります。 CMS の推奨記事がシステムのページに表示されます。上記のコード例に基づいて、記事ページのサイドバーまたは下部に推奨モジュールを追加して、ユーザーの行動データに基づいて推奨される関連記事を表示できます。

概要:
この記事では、PHP を使用して、シンプルかつ効率的な CMS システムのインテリジェント レコメンデーション機能を実装する方法を紹介します。ユーザーの行動データを収集し、適切なデータ モデルを設計し、協調フィルタリング アルゴリズムを使用することで、ユーザーにパーソナライズされた推奨サービスを提供し、ユーザー エクスペリエンスと Web サイトの粘着性を向上させることができます。もちろん、これは単なる例であり、実際のインテリジェント レコメンデーション システムでは、記事の人気度やユーザーの関心タグなど、さらに多くの要素を考慮する必要があるかもしれません。この記事がインテリジェントレコメンド機能の実装について理解するのに役立つことを願っています。

以上がPHPを使用してCMSシステムのインテリジェントレコメンド機能を実装する方法の詳細内容です。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。