PHP melaksanakan sistem pengesyoran dan fungsi pengesyoran yang diperibadikan dalam tapak web soal jawab pengetahuan.

PHP melaksanakan sistem pengesyoran dan fungsi pengesyoran yang diperibadikan dalam laman web soal jawab pengetahuan

Dengan perkembangan pesat Internet, laman web soal jawab pengetahuan telah berkembang maju dan kini telah menjadi cara penting bagi pengguna untuk mendapatkan pengetahuan dan menyelesaikan masalah . Walau bagaimanapun, tidak mudah bagi pengguna untuk mencari kandungan yang menarik minat mereka dan sesuai dengan mereka di antara banyak soalan dan jawapan. Oleh itu, untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kelekatan, sistem pengesyoran telah menjadi fungsi utama.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan sistem pengesyoran dan fungsi pengesyoran diperibadikan dalam tapak web soal jawab pengetahuan. Dalam sistem pengesyoran, kami boleh menganalisis dan meramalkan pilihan pengguna berdasarkan minat dan rekod tingkah laku pengguna, dan kemudian mengesyorkan soalan dan jawapan yang berkaitan kepada pengguna. Di bawah ialah beberapa langkah utama dan contoh kod.

Langkah 1: Kumpul data pengguna
Pertama, kami perlu mengumpul data minat dan tingkah laku pengguna untuk pengesyoran seterusnya. Data ini boleh diperolehi melalui pendaftaran pengguna, log masuk dan sejarah penyemakan imbas. Berikut ialah kod contoh mudah untuk menyimpan rekod tingkah laku pengguna ke pangkalan data.

// 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);

Langkah 2: Kira model minat pengguna
Kemudian, kami boleh mengira model minat pengguna dengan menganalisis rekod tingkah laku pengguna untuk memahami pilihan minat pengguna dan mengesyorkan kandungan yang berkaitan untuk mereka. Di bawah ialah contoh kod mudah untuk mengira model minat pengguna.

// 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);

Langkah 3: Buat pengesyoran berdasarkan model minat pengguna
Akhir sekali, kami boleh membuat pengesyoran diperibadikan berdasarkan model minat pengguna. Algoritma pengesyoran boleh memilih kandungan yang paling sepadan dengan minat pengguna untuk pengesyoran berdasarkan pilihan minat pengguna dan perkaitan soalan dan jawapan dalam komuniti. Berikut ialah kod sampel mudah untuk melaksanakan pengesyoran model berasaskan minat.

// 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);

Melalui langkah di atas, kami boleh melaksanakan sistem pengesyoran dan fungsi pengesyoran diperibadikan dalam laman web soal jawab pengetahuan. Apabila pengguna menyemak imbas soalan dan jawapan, kami boleh mengumpul rekod tingkah laku pengguna tepat pada masanya dan mengesyorkan kandungan yang berkaitan kepada mereka dengan menganalisis model minat pengguna. Ini bukan sahaja akan meningkatkan pengalaman pengguna dan kelekatan, tetapi juga menyediakan pengguna dengan perkhidmatan yang lebih diperibadikan. Sudah tentu, perkara di atas hanyalah contoh mudah Dalam sistem pengesyoran sebenar, lebih banyak faktor perlu dipertimbangkan, seperti status log masuk pengguna, populariti soalan dan jawapan, dsb., untuk memberikan pengesyoran yang lebih tepat dan cekap.

Atas ialah kandungan terperinci PHP melaksanakan sistem pengesyoran dan fungsi pengesyoran yang diperibadikan dalam tapak web soal jawab pengetahuan.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!