MySQL は注文システムの料理推奨機能を実装します
ケータリング業界では、より良いユーザー エクスペリエンスを提供し、売上を増やすために、多くのレストランが料理を注文します。料理のレコメンド機能をシステムに追加しました。この記事では、MySQL を使用して注文システムの料理レコメンド機能を実装する方法と具体的なコード例を紹介します。
1. データベース設計
MySQL では、料理のレコメンド機能を実装するために 2 つのテーブルを設計する必要があります。最初のテーブルは料理テーブルで、料理 ID、料理名、料理タイプ、その他のフィールドを含む料理情報を保存するために使用されます。 2 番目のテーブルはユーザー行動テーブルで、料理の好みや収集などのユーザーの行動と、ユーザー ID、料理 ID、行動タイプ、その他のフィールドなどの料理に関連する属性を保存するために使用されます。
具体的なデータベース テーブルの設計は次のとおりです。
ディッシュ テーブル (ディッシュ):
フィールド名タイプの説明
id int dis ID
name varchar ディッシュ名
type varchar ディッシュ タイプ
...
ユーザー アクション テーブル (user_action):
フィールド名タイプの説明
id int アクション ID
user_id int ユーザー ID
dish_id int料理 ID
action_type int アクションのタイプ (1 は「いいね」を意味し、2 はお気に入りを意味するなど)
....
2. データの挿入とクエリ
実際のアプリケーションでは、メニュー テーブルとユーザー動作テーブルのデータは動的に挿入されます。対応する挿入ステートメントを記述することでテーブルにデータを挿入できます。例:
- INSERT INTO 料理 (名前, タイプ) VALUES ( 'クンパオチキン'、'四川料理');
INSERT INTO 料理 (名前、種類) VALUES ('豚の角煮'、'湖南料理');
INSERT INTO 料理 (名前、種類) VALUES ( '魚風味の細切り豚肉'、'四川料理');
...
ユーザー行動データの挿入- INSERT INTO user_action (user_id, dis_id, action_type) VALUES (1, 1, 1) ; -- ユーザー 1 は料理 1 を好きでした
INSERT INTO user_action (user_id, 料理 ID, アクション タイプ) VALUES (1, 2, 2); -- ユーザー 1 は料理 2 を好きでした
INSERT INTO user_action (user_id, 料理 ID, アクション タイプ) VALUES (2, 1, 1); -- ユーザー 2 は料理 1 を好みました
...
データを挿入した後、関連するクエリ ステートメントの料理レコメンデーション機能を実行することで実装できます。たとえば、同じ動作を持つユーザーのお気に入りの料理をクエリするには、次の SQL ステートメントを使用できます:
SELECT 料理 ID, COUNT(*) AS num
FROM user_action
WHERE action_type = 2 -- お気に入りの動作
GROUP BY wash_id
ORDER BY num DESC
LIMIT 5; -- 収集された料理の数が最も多い上位 5 つの料理を返します
3. 料理の推奨アルゴリズム
料理のレコメンド この機能は、ユーザーの行動に基づくレコメンデーションに限定されず、協調フィルタリング アルゴリズム、コンテンツ フィルタリング アルゴリズムなどのいくつかのレコメンド アルゴリズムを使用することもできます。ここでは、協調フィルタリング アルゴリズムを例として、ユーザーの行動に基づいた料理の推奨アルゴリズムを紹介します。
ユーザー関心行列の計算- ユーザー行動テーブルを走査し、料理に対するユーザーのアクションの数をカウントすることにより、ユーザー関心行列が取得されます。
料理の類似性行列を計算する- ユーザー行動テーブルをトラバースすることにより、異なる料理間の類似性を計算し、料理の類似性行列を取得します。
類似度マトリックスに基づく推奨- 各ユーザーについて、興味と料理の類似度マトリックスに基づいて推奨料理リストを計算します。
具体的なコード例については、次のリンクを参照してください:
https://github.com/example/mysql-dish-recommendation
4. 概要
この記事では、MySQL を使用して注文システムの料理レコメンド機能を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。データベーステーブルを適切に設計し、データを挿入し、クエリステートメントを実行することで、ユーザーの行動に基づいたレコメンド機能を実現できます。同時に、協調フィルタリングアルゴリズムに基づくレコメンデーションアルゴリズムも導入し、よりパーソナライズされた正確な料理レコメンデーションサービスをレストランに提供します。
以上がMySQLがオーダーシステムの料理レコメンド機能を実装の詳細内容です。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。