PHP는 지식질문답변 사이트에 추천 시스템과 개인별 추천 기능을 구현합니다.

PHP는 지식 질의응답 사이트에 추천 시스템과 개인별 추천 기능을 구현합니다

인터넷의 급속한 발전과 함께 지식 질의응답 사이트가 번성하여 이제는 사용자가 지식을 얻고 문제를 해결하는 중요한 방법이 되었습니다. . 하지만 수많은 질문과 답변 속에서 사용자가 관심을 갖고 자신에게 맞는 콘텐츠를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 따라서 사용자 경험과 밀착성을 향상시키기 위해서는 추천 시스템이 핵심 기능이 되었습니다.

이 글에서는 지식질문답 사이트에서 PHP를 활용하여 추천 시스템과 개인화 추천 기능을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 추천 시스템에서는 사용자의 관심분야와 행동 기록을 기반으로 사용자의 선호도를 분석하고 예측한 후 사용자에게 관련 질문과 답변을 추천할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 단계와 코드 예시입니다.

1단계: 사용자 데이터 수집
먼저, 후속 추천을 위해 사용자 관심도와 행동 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 사용자 등록, 로그인 및 검색 기록을 통해 얻을 수 있습니다. 다음은 사용자 행동 기록을 데이터베이스에 저장하는 간단한 샘플 코드입니다.

// 连接数据库
$conn = mysqli_connect('localhost', 'username', 'password', 'database');

// 获取用户ID
$userId = $_SESSION['userId'];

// 获取用户浏览记录
$questionId = $_GET['questionId'];
$answerId = $_GET['answerId'];

// 插入用户行为记录
$sql = "INSERT INTO user_behavior (user_id, question_id, answer_id, action_time) VALUES ('$userId', '$questionId', '$answerId', NOW())";
mysqli_query($conn, $sql);

2단계: 사용자의 관심 모델 계산
그런 다음, 사용자의 행동 기록을 분석하여 사용자의 관심 선호도를 파악하고 관련 콘텐츠를 추천함으로써 사용자의 관심 모델을 계산할 수 있습니다. 다음은 사용자의 관심 모델을 계산하는 간단한 예제 코드입니다.

// 计算用户的兴趣模型
function calculateUserInterest($userId) {
    // 连接数据库
    $conn = mysqli_connect('localhost', 'username', 'password', 'database');
    
    // 查询用户的浏览记录
    $sql = "SELECT question_id, answer_id FROM user_behavior WHERE user_id = '$userId'";
    $result = mysqli_query($conn, $sql);
    
    // 统计用户对每个问题的浏览次数
    $interestModel = array();
    while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        $questionId = $row['question_id'];
        if (!isset($interestModel[$questionId])) {
            $interestModel[$questionId] = 0;
        }
        $interestModel[$questionId]++;
    }
    
    // 返回用户的兴趣模型
    return $interestModel;
}

// 示例调用
$userId = $_SESSION['userId'];
$interestModel = calculateUserInterest($userId);

3단계: 사용자의 관심 모델을 기반으로 추천하기
마지막으로 사용자의 관심 모델을 기반으로 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 추천 알고리즘은 사용자의 관심분야 선호도와 커뮤니티 내 질문과 답변의 관련성을 기반으로 사용자의 관심분야에 가장 적합한 콘텐츠를 선택하여 추천할 수 있습니다. 다음은 관심 기반 모델 추천을 구현하기 위한 간단한 샘플 코드입니다.

// 根据用户的兴趣模型进行推荐
function recommendQuestions($interestModel) {
    // 连接数据库
    $conn = mysqli_connect('localhost', 'username', 'password', 'database');
    
    // 构建推荐查询语句
    $sql = "SELECT question_id, COUNT(*) AS score FROM user_behavior WHERE ";
    $conditions = array();
    foreach ($interestModel as $questionId => $interest) {
        $conditions[] = "question_id != '$questionId' AND (answer_id = '' OR answer_id NOT IN (SELECT answer_id FROM user_behavior WHERE user_id = '$userId' AND question_id = '$questionId'))";
    }
    $sql .= implode(" AND ", $conditions);
    $sql .= " GROUP BY question_id ORDER BY score DESC LIMIT 5";
    $result = mysqli_query($conn, $sql);
    
    // 返回推荐问题列表
    $recommendedQuestions = array();
    while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
        $recommendedQuestions[] = $row['question_id'];
    }
    
    // 返回推荐问题列表
    return $recommendedQuestions;
}

// 示例调用
$recommendedQuestions = recommendQuestions($interestModel);

위의 단계를 통해 지식질문답 사이트에 추천 시스템과 개인별 맞춤 추천 기능을 구현할 수 있습니다. 사용자가 질문과 답변을 열람하면 사용자의 행동 기록을 적시에 수집하고 사용자의 관심 모델을 분석하여 관련 콘텐츠를 추천할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험과 지속성이 향상될 뿐만 아니라 사용자에게 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 물론, 위의 내용은 단순한 예시에 불과하며, 실제 추천 시스템에서는 보다 정확하고 효율적인 추천을 제공하기 위해서는 사용자의 로그인 상태, 질문과 답변의 인기도 등 더 많은 요소를 고려해야 합니다.

위 내용은 PHP는 지식질문답변 사이트에 추천 시스템과 개인별 추천 기능을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!