Die in PHP entwickelte Second-Hand-Recycling-Website empfiehlt automatisch Produkte, an denen Benutzer interessiert sein könnten

Die von PHP entwickelte Second-Hand-Recycling-Website empfiehlt automatisch Produkte, an denen Benutzer interessiert sein könnten.

Mit der kontinuierlichen Expansion und Beliebtheit des Second-Hand-Recyclingmarktes beginnen immer mehr Menschen, auf die Nutzung und den Wert zu achten von Gebrauchtwaren. Um Benutzern dabei zu helfen, gebrauchte Produkte, die ihren Bedürfnissen entsprechen, besser zu finden, ist es besonders wichtig, eine Funktion zu entwickeln, die automatisch Produkte empfehlen kann, an denen Benutzer interessiert sein könnten. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP ein automatisches Empfehlungssystem für Second-Hand-Recycling-Websites entwickeln und entsprechende Codebeispiele beifügen.

Datenerfassung

Einer der Schlüssel zum automatischen Empfehlungssystem ist die genaue Erfassung von Benutzerverhaltensdaten und Produktinformationen. Hier können wir die Benutzerregistrierung und -anmeldung verwenden, um grundlegende Informationen des Benutzers zu erhalten, z. B. seine Interessen, Hobbys, seinen geografischen Standort usw. Gleichzeitig müssen wir auch relevante Informationen über das Produkt einholen, einschließlich Produktkategorie, Beschreibung, Bilder usw.

In PHP können wir die MySQL-Datenbank zum Speichern dieser Daten verwenden. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Erstellen einer Benutzer- und Produkttabelle:

// 创建用户表
CREATE TABLE users (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    // 其他用户信息字段
);

// 创建商品表
CREATE TABLE products (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    category VARCHAR(50) NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    // 其他商品信息字段
);

Datenanalyse

Nachdem wir relevante Daten über Benutzer und Produkte gesammelt haben, müssen wir die Daten analysieren, um die Ähnlichkeiten zwischen Benutzern und die Unterschiede zwischen Produkten zu ermitteln. Relevanz . Auf diese Weise können Produkte, die für den Nutzer von Interesse sein könnten, gezielter empfohlen werden.

Eine häufig verwendete Datenanalysemethode ist die kollaborative Filterung. Kollaborative Filteralgorithmen können ähnliche Benutzer finden, indem sie Verhaltensdaten zwischen Benutzern vergleichen, beispielsweise den Kaufverlauf und den Browserverlauf. In ähnlicher Weise können verwandte Produkte auch gefunden werden, indem verwandte Daten zwischen Produkten verglichen werden, z. B. die Anzahl der Käufe durch Benutzer und Bewertungen.

Das Folgende ist ein Beispielcode, der den kollaborativen Filteralgorithmus verwendet, um die Benutzerähnlichkeit zu berechnen:

// 计算用户相似度
function getUserSimilarity($user1, $user2) {
    // 获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = getCommonViews($user1, $user2);
    
    // 计算用户相似度
    $similarity = count($commonViews) / max(count(getViews($user1)), count(getViews($user2)));
    
    return $similarity;
}

// 获取用户的浏览记录
function getViews($user) {
    // 从数据库中获取用户的浏览记录
    $views = // 代码省略
    
    return $views;
}

// 获取用户的共同浏览记录
function getCommonViews($user1, $user2) {
    // 从数据库中获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = // 代码省略
    
    return $commonViews;
}

Empfehlung

Nachdem wir die Ähnlichkeit zwischen Benutzern und die Korrelation zwischen Elementen durch Datenanalyse ermittelt haben, können wir den Empfehlungsalgorithmus verwenden, um personalisierte Empfehlungen zu generieren Ergebnisse. Zu den häufig verwendeten Empfehlungsalgorithmen gehören inhaltsbasierte Empfehlungen und kollaborative filterbasierte Empfehlungen.

Das Folgende ist ein Beispielcode, der einen Empfehlungsalgorithmus verwendet, der auf kollaborativer Filterung basiert, um empfohlene Ergebnisse für Benutzer zu generieren:

// 为用户生成推荐结果
function generateRecommendations($user) {
    // 获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = getSimilarUser($user);
    
    // 获取与用户相似度最高的用户的浏览记录
    $similarUserViews = getViews($similarUser);
    
    // 获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = getUnseenProducts($user, $similarUserViews);
    
    // 获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = getTopNRecommendations($user, $unseenProducts);
    
    return $recommendations;
}

// 获取与用户相似度最高的用户
function getSimilarUser($user) {
    // 从数据库中获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = // 代码省略
    
    return $similarUser;
}

// 获取用户未浏览过的商品
function getUnseenProducts($user, $similarUserViews) {
    // 从数据库中获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = // 代码省略
    
    return $unseenProducts;
}

// 获取用户可能感兴趣的商品
function getTopNRecommendations($user, $unseenProducts) {
    // 从数据库中获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = // 代码省略
    
    return $recommendations;
}

Zusammenfassung

Anhand des obigen Codebeispiels können wir sehen, wie PHP verwendet wird, um ein automatisches Empfehlungssystem für zu entwickeln Second-Hand-Recycling-Websites. Von der Datenerfassung über die kollaborative Filteranalyse bis hin zur Generierung von Empfehlungsergebnissen haben wir nach und nach eine grundlegende automatische Empfehlungsfunktion implementiert. Dies ist natürlich nur ein einfaches Beispiel, und die tatsächliche Entwicklung erfordert eine entsprechende Optimierung und Erweiterung basierend auf den spezifischen Anforderungen.

Ich hoffe, dieser Artikel kann PHP-Entwicklern Hinweise und Hilfe bei der Entwicklung automatischer Empfehlungssysteme für Websites zum Recycling von Gebrauchtwagen geben. Wir glauben, dass wir den Nutzern durch kontinuierliche Optimierung und Verbesserung genauere und personalisiertere Empfehlungsdienste für Gebrauchtprodukte bieten können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie in PHP entwickelte Second-Hand-Recycling-Website empfiehlt automatisch Produkte, an denen Benutzer interessiert sein könnten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!