Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan fungsi cadangan produk yang popular di pusat membeli-belah

Dengan perkembangan pesat e-dagang, lebih banyak syarikat mula memilih untuk menjalankan perniagaan dalam talian. Untuk laman web pusat beli-belah, fungsi pengesyoran produk adalah sangat penting kerana ia dapat membantu syarikat mempromosikan jualan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan fungsi pengesyoran produk popular di pusat membeli-belah.

1. Kumpul data

Untuk melaksanakan fungsi cadangan produk yang popular, kami perlu mengumpul beberapa data di tapak web. Fokusnya adalah untuk mengumpul maklumat seperti volum pembelian, bilangan lawatan, klasifikasi produk, dsb. Jumlah pembelian boleh diperolehi melalui pangkalan data pesanan, jumlah lawatan boleh diperolehi melalui log, dan klasifikasi produk boleh diperolehi melalui jadual data klasifikasi. Kita perlu meringkaskan data ini dalam jadual untuk memudahkan analisis algoritma pengesyoran.

2. Pilih algoritma pengesyoran

Algoritma pengesyoran ialah kunci untuk merealisasikan fungsi pengesyoran produk yang popular. Algoritma berdasarkan penapisan kolaboratif ialah algoritma pengesyoran yang biasa digunakan. Ia boleh meramalkan produk yang boleh dibeli oleh pengguna dengan menganalisis gelagat beli-belah sejarah pengguna. Pada masa yang sama, kami juga boleh menggabungkan atribut produk, penilaian produk dan faktor lain untuk mencapai fungsi pengesyoran yang lebih tepat.

3. Tulis kod algoritma pengesyoran

Selepas memilih algoritma pengesyoran, kita perlu menggunakan PHP untuk menulis kod untuk algoritma pengesyoran. Khususnya, kita perlu menulis fungsi yang memasukkan ID produk dan mengeluarkan senarai produk yang disyorkan. Proses pelaksanaan fungsi ini tidak rumit, dan proses utamanya adalah seperti berikut:

1. Dapatkan maklumat pengguna. Kami perlu mendapatkan ID pengguna log masuk melalui sesi atau kuki untuk memudahkan pengiraan algoritma pengesyoran.
2. Pertanyaan maklumat produk. Tanya atribut dan maklumat kategori produk berdasarkan ID produk.
3. Kira minat pengguna. Kira nilai minat pengguna dalam produk berdasarkan rekod beli-belah sejarah pengguna dan maklumat atribut produk.
4. Cari jiran. Dengan mengira persamaan antara pengguna, kami mendapati beberapa pengguna yang paling serupa dengan pengguna semasa.
5. Produk yang disyorkan. Berdasarkan rekod beli-belah sejarah pengguna jiran, tahap pengesyoran produk semasa dikira dan diisih dari tinggi ke rendah mengikut tahap pengesyoran.

4 Mengoptimumkan algoritma pengesyoran

Selepas melengkapkan pelaksanaan asas algoritma pengesyoran, kami perlu mempertimbangkan beberapa strategi pengoptimuman untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan algoritma pengesyoran. Secara khusus, kita boleh mempertimbangkan aspek berikut:

1. Tambah produk baharu. Tiada data pembelian sejarah untuk produk baharu Bagaimana untuk melaksanakan fungsi pengesyoran? Anda boleh menggunakan kaedah ranking popular, iaitu, untuk menilai produk baharu berdasarkan lawatan mereka dan menggunakannya sebagai salah satu produk yang disyorkan.
2. Pertimbangkan atribut produk. Atribut produk mempunyai kesan yang besar pada algoritma pengesyoran. Kata kunci boleh diekstrak daripada ulasan pengguna dan dipadankan berdasarkan atribut produk untuk meningkatkan ketepatan pengesyoran.
3. Menggunakan pengecaman imej. Untuk sesetengah produk dengan penampilan atau logo khas, teknologi pengecaman imej boleh digunakan untuk mengenal pasti produk dan membuat cadangan.
4. Gunakan teknologi caching. Algoritma pengesyoran memerlukan sejumlah besar pengiraan, dan kaedah caching seperti redis boleh digunakan untuk cache hasil yang dikira untuk meningkatkan kecekapan.

5. Ringkasan

Melaksanakan fungsi cadangan produk yang popular bukan sahaja dapat meningkatkan jualan pusat membeli-belah, tetapi juga meningkatkan pengalaman pembelian dan kepuasan pelanggan, yang membantu untuk jangka masa panjang -pembangunan jangka masa laman web pusat membeli-belah. Semasa proses pelaksanaan, kita perlu memberi perhatian kepada pengumpulan dan analisis data, memilih algoritma pengesyoran yang sesuai, dan mengoptimumkan strategi untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan fungsi cadangan produk yang popular di pusat membeli-belah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!