Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > PHP dan coreseek digabungkan untuk mencipta enjin cadangan produk platform e-dagang yang cekap
PHP dan coreseek digabungkan untuk mencipta enjin cadangan produk platform e-dagang yang cekap
Dengan perkembangan berterusan teknologi Internet, platform e-dagang semakin menjadi salah satu saluran penting untuk orang ramai membeli-belah. Untuk memenuhi keperluan pengguna, platform e-dagang memerlukan enjin pengesyoran produk yang cekap untuk memaparkan pengesyoran produk yang diperibadikan kepada pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan coreseek untuk membina enjin pengesyoran produk platform e-dagang yang cekap.
coreseek ialah pelayan carian teks penuh yang dibangunkan berdasarkan enjin carian sumber terbuka Sphinx. Ia mempunyai keupayaan carian teragih yang cekap dan kemas kini indeks masa nyata, dan juga menyediakan pilihan API dan konfigurasi yang kaya untuk memudahkan pembangun untuk pembangunan sekunder.
Pertama, kita perlu memasang coreseek pada pelayan Untuk kaedah pemasangan tertentu, sila rujuk dokumentasi rasmi coreseek. Selepas pemasangan selesai, kita perlu melakukan konfigurasi teras. Dalam fail konfigurasi sphinx.conf, anda boleh menetapkan sumber indeks, sumber carian, medan indeks, dsb.
Sebelum membina enjin cadangan produk, kita perlu menyediakan beberapa data produk. Anda boleh menggunakan pangkalan data sebagai sumber data untuk menyimpan maklumat produk dalam jadual. Maklumat produk ini termasuk nama produk, harga, penerangan, kategori, dsb.
Melalui API yang disediakan oleh coreseek, kami boleh mengindeks data produk. Dalam kod PHP, anda boleh menggunakan kelas SphinxClient untuk penciptaan indeks dan pertanyaan data. Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara membina indeks produk:
<?php require('sphinxapi.php'); $client = new SphinxClient(); $client->setServer("localhost", 9312); // 添加商品索引 $client->index('products'); // 索引名 $client->setFieldWeights([100]); // 字段权重 $client->setMatchMode(SPH_MATCH_EXTENDED); // 匹配模式 $client->setRankingMode(SPH_RANK_PROXIMITY_BM25); // 排名模式 // 获取商品数据 $products = get_product_data();// 获取商品数据的函数 foreach ($products as $product) { $client->addDocument([ 'product_id' => $product['id'], 'product_name' => $product['name'], 'product_price' => $product['price'], 'product_description' => $product['description'], 'product_category' => $product['category'] ]); } // 进行索引的更新 $client->updateAttributes('products'); // 索引完成后,可以进行查询操作 $res = $client->query('手机'); // 查询关键词为手机的商品 if ($res['total'] > 0) { foreach ($res['matches'] as $match) { $product_id = $match['id']; $product_name = $products[$product_id]['name']; // 展示商品信息 echo '商品名称:' . $product_name; } } ?>
Kod di atas melaksanakan penciptaan indeks produk dan fungsi carian kata kunci melalui kelas SphinxClient. Apabila membina indeks, kita perlu menyimpan data produk mengikut struktur medan indeks. Apabila membuat pertanyaan, anda boleh mencari produk yang sepadan berdasarkan kata kunci dan memaparkan maklumat yang sepadan.
Dalam aplikasi praktikal, platform e-dagang bukan sahaja perlu menyediakan fungsi carian produk, tetapi juga perlu melaksanakan syor produk yang diperibadikan. Untuk melaksanakan pengesyoran produk, kami boleh membuat pengesyoran berdasarkan rekod pembelian sejarah pengguna, gelagat menyemak imbas dan maklumat lain.
Berikut ialah contoh kod untuk melaksanakan pengesyoran produk bagi kategori yang serupa:
<?php // 获取当前用户ID $user_id = 1; // 获取当前用户购买过的商品类别 $purchased_categories = get_user_purchased_categories($user_id); // 获取用户购买过的商品类别的函数 $res = $client->query('category:' . implode(' | category:', $purchased_categories), 'products'); if ($res['total'] > 0) { foreach ($res['matches'] as $match) { $product_id = $match['id']; $product_name = $products[$product_id]['name']; // 展示商品信息 echo '商品名称:' . $product_name; } } ?>
Kod di atas menanyakan kategori produk yang pengguna telah beli dan mengesyorkan produk berdasarkan kategori. Mula-mula, dapatkan kategori produk yang telah dibeli oleh pengguna. Kemudian, tanya mengikut kategori dan paparkan maklumat produk yang disyorkan.
Melalui gabungan PHP dan coreseek, kami boleh membina enjin cadangan produk platform e-dagang yang cekap. Kod contoh di atas hanya melibatkan pembinaan indeks asas dan cadangan produk Dalam aplikasi sebenar, lebih banyak fungsi boleh dikembangkan dan dioptimumkan mengikut keperluan. Saya harap artikel ini akan membantu anda membina enjin cadangan produk.
Atas ialah kandungan terperinci PHP dan coreseek digabungkan untuk mencipta enjin cadangan produk platform e-dagang yang cekap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!