Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pengesyoran pintar dan pengesyoran yang diperibadikan

Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pengesyoran pintar dan fungsi pengesyoran diperibadikan

Pengenalan:
Dalam era Internet hari ini, sistem pengesyoran diperibadikan telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, seperti e-dagang, media sosial dan maklumat berita. Fungsi pengesyoran pintar dan pengesyoran yang diperibadikan memainkan peranan penting dalam meningkatkan pengalaman pengguna, meningkatkan kelekatan pengguna dan meningkatkan kadar penukaran. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pengesyoran pintar dan fungsi pengesyoran yang diperibadikan serta memberikan contoh kod yang berkaitan.

1. Prinsip Pengesyoran Pintar
Pengesyoran Pintar secara automatik mengesyorkan kandungan yang berkaitan berdasarkan gelagat sejarah dan minat peribadi pengguna Ia terutamanya berdasarkan prinsip berikut:

1. Penapisan Kolaboratif: Dengan menganalisis gelagat sejarah dan minat pengguna. pengguna lain yang serupa dengan mereka, dan mengesyorkan kandungan berdasarkan pilihan masa lalu pengguna ini
2. Penapisan Kandungan: Dengan menganalisis persamaan antara item, mengesyorkan item yang serupa dengan minat masa lalu pengguna
3. Pengesyoran Hibrid: Penggunaan penapisan kolaboratif secara menyeluruh; dan kaedah penapisan kandungan untuk membuat cadangan.

2. Pelaksanaan pengesyoran pintar
Dalam PHP, untuk melaksanakan pengesyoran pintar dan fungsi pengesyoran yang diperibadikan, anda boleh menggunakan pangkalan data untuk menyimpan data tingkah laku pengguna dan maklumat item serta menggunakan algoritma untuk melaksanakan pengiraan pengesyoran. Berikut ialah langkah umum untuk melaksanakan fungsi pengesyoran pintar:

1. Buat jadual pangkalan data
   Pertama, cipta dua jadual pangkalan data, satu digunakan untuk menyimpan data tingkah laku pengguna, seperti ID pengguna, ID item, jenis tingkah laku, dsb.; satu lagi digunakan untuk menyimpan Maklumat item, seperti ID item, nama, keterangan, dsb.

CREATE TABLE `user_action` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `action_type` tinyint(4) NOT NULL,
  `action_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `item_info` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `item_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `description` text NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2. Kumpul data tingkah laku pengguna
   Di tapak web atau aplikasi, kumpulkan data tingkah laku pengguna seperti menyemak imbas, membeli dan mengumpul, dan menyimpannya dalam pangkalan data.

// 用户浏览商品
function userBrowseItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户浏览记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 1, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

// 用户购买商品
function userBuyItem($user_id, $item_id) {
    // 添加用户购买记录到数据库
    $sql = "INSERT INTO user_action (user_id, item_id, action_type, action_time) 
            VALUES ($user_id, $item_id, 2, NOW())";
    // 执行SQL语句
}

3. Kira persamaan item
   Mengikut data tingkah laku pengguna dan maklumat item, kira persamaan antara item, anda boleh menggunakan algoritma pengesyoran berasaskan kandungan atau algoritma penapisan kolaboratif.

// 计算物品相似度
function calculateItemSimilarity($item_id_1, $item_id_2) {
    // 根据商品特征计算相似度
    // 返回相似度值
}

4. Algoritma pengesyoran
   menggunakan persamaan item yang dikira dan data gelagat sejarah pengguna untuk melakukan pengiraan pengesyoran menggunakan penapisan kolaboratif, penapisan kandungan atau kaedah pengesyoran hibrid dan mengembalikan hasil pengesyoran.

// 根据用户行为数据进行推荐
function recommendItems($user_id) {
    // 获取用户的浏览、购买等行为数据
    $sql = "SELECT item_id, action_type FROM user_action WHERE user_id = $user_id";
    // 执行SQL语句，并根据用户的行为数据进行推荐计算
    // 返回推荐结果
}

3. Pengesyoran diperibadikan
Pengesyoran diperibadikan adalah berdasarkan minat dan pilihan peribadi pengguna, mengesyorkan kandungan yang berkaitan dengan pilihan mereka. Untuk mencapai cadangan yang diperibadikan, data minat peribadi pengguna boleh diperoleh melalui soal selidik apabila pengguna mendaftar atau melalui maklum balas pengguna. Berikut ialah langkah umum untuk melaksanakan fungsi pengesyoran diperibadikan:

1. Kumpul data diperibadikan pengguna
   Apabila pengguna mendaftar atau log masuk, bimbing pengguna untuk mengisi soal selidik di kawasan peribadi mereka yang diminati atau menyediakan kaedah pengumpulan maklum balas.
2. Menyimpan data peribadi pengguna
   Menyimpan data peribadi pengguna ke dalam pangkalan data, yang boleh diwakili oleh medan seperti ID pengguna dan medan minat.

CREATE TABLE `user_interest` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `interest` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

3. Syorkan berdasarkan data peribadi pengguna
   Berdasarkan algoritma pengesyoran dan digabungkan dengan data peribadi pengguna untuk melakukan pengiraan pengesyoran, supaya hasil yang disyorkan lebih selaras dengan minat dan keutamaan peribadi pengguna.

// 根据用户个性化数据进行推荐
function personalizedRecommendation($user_id) {
    // 获取用户的个性化数据
    $sql = "SELECT interest FROM user_interest WHERE user_id = $user_id";
    // 获取用户的个性化数据，并根据个性化数据进行推荐计算
    // 返回个性化推荐结果
}

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pengesyoran pintar dan fungsi pengesyoran yang diperibadikan. Dengan mengumpul data gelagat sejarah pengguna dan data diperibadikan, dan melakukan pengiraan pengesyoran berdasarkan algoritma pengesyoran, pengalaman pengguna boleh dipertingkatkan, kelekatan pengguna dan kadar penukaran boleh ditingkatkan. Walaupun artikel ini hanya menyediakan kaedah pelaksanaan yang mudah, melalui pemahaman yang mendalam dan aplikasi algoritma pengesyoran pintar dan algoritma pengesyoran yang diperibadikan, sistem pengesyoran yang lebih tepat dan berkesan boleh dicapai.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan pengesyoran pintar dan pengesyoran yang diperibadikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!