Erstellen Sie ein PHP-Einkaufszentrum: Implementieren Sie Produktempfehlungen und personalisierte Empfehlungsfunktionen

Erstellen Sie ein PHP-Einkaufszentrum: Implementieren Sie Produktempfehlungen und personalisierte Empfehlungsfunktionen.

Im heutigen E-Commerce-Bereich haben Benutzer eine zunehmende Nachfrage nach personalisierten Empfehlungen. Durch personalisierte Empfehlungen können Händler Produkte empfehlen, die den Interessen und Bedürfnissen der Nutzer auf der Grundlage ihres Einkaufsverhaltens und ihrer Vorlieben am besten entsprechen, und so das Nutzererlebnis und die Verkaufskonversionsrate verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP eine Website für Einkaufszentren mit Produktempfehlungen und personalisierten Empfehlungsfunktionen erstellen.

1. Datenbankdesign

Zuerst müssen wir ein Datenbankmodell entwerfen, um Produkt- und Benutzerinformationen zu speichern.

Wir können zwei Tabellen erstellen. Eine Tabelle wird zum Speichern von Produktinformationen verwendet, einschließlich der Felder: Produkt-ID, Produktname, Produktbeschreibung, Produktpreis usw.

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    description TEXT,
    price DECIMAL(8, 2),
);

Eine weitere Tabelle wird zum Speichern von Benutzerinformationen verwendet, einschließlich der Felder: Benutzer-ID, Benutzername, Passwort usw.

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(255),
    password VARCHAR(255),
);

2. Produktempfehlungsfunktion

Um die Produktempfehlungsfunktion zu implementieren, können wir verwandte Produkte basierend auf den historischen Kaufaufzeichnungen oder dem Surfverhalten des Benutzers empfehlen.

Angenommen, nachdem sich der Benutzer angemeldet hat, können wir den Kaufdatensatz des Benutzers abrufen:

$user_id = $_SESSION['user_id'];

// 获取用户购买记录
$sql = "SELECT product_id FROM purchases WHERE user_id = $user_id";
$result = $conn->query($sql);

$purchase_history = [];
if ($result->num_rows > 0) {
    while ($row = $result->fetch_assoc()) {
        $purchase_history[] = $row['product_id'];
    }
}

Dann können wir die Produkte, die sich auf die Kaufhistorie des Benutzers beziehen, aus der Produkttabelle basierend auf dem Kaufdatensatz des Benutzers abfragen:

// 获取相关商品
$sql = "SELECT * FROM products WHERE id IN (" . implode(",", $purchase_history) . ") LIMIT 5";
$result = $conn->query($sql);

if ($result->num_rows > 0) {
    // 显示相关商品
    while ($row = $result->fetch_assoc()) {
        echo $row['name'] . "<br>";
    }
} else {
    echo "暂无相关商品";
}

3. Personalisierungsempfehlungsfunktion

Die personalisierte Empfehlungsfunktion muss Empfehlungen basierend auf den Interessen und Vorlieben des Benutzers aussprechen. Wir können die Interessen des Nutzers anhand seiner Verhaltensdaten wie Browserverlauf, Suchverlauf usw. analysieren und ihm dann relevante Produkte empfehlen.

Angenommen, wenn ein Benutzer Produkte durchsucht, können wir seinen Browserverlauf aufzeichnen:

$product_id = $_GET['product_id'];
$user_id = $_SESSION['user_id'];

// 记录用户浏览记录
$sql = "INSERT INTO views (user_id, product_id) VALUES ($user_id, $product_id)";
$conn->query($sql);

Dann können wir die Produkte, die seinen Interessen entsprechen, aus der Produkttabelle basierend auf dem Browserverlauf des Benutzers abfragen:

// 获取用户的浏览记录
$sql = "SELECT product_id FROM views WHERE user_id = $user_id";
$result = $conn->query($sql);

$view_history = [];
if ($result->num_rows > 0) {
    while ($row = $result->fetch_assoc()) {
        $view_history[] = $row['product_id'];
    }
}

// 获取个性化推荐商品
$sql = "SELECT * FROM products WHERE id IN (" . implode(",", $view_history) . ") LIMIT 5";
$result = $conn->query($sql);

if ($result->num_rows > 0) {
    // 显示个性化推荐商品
    while ($row = $result->fetch_assoc()) {
        echo $row['name'] . "<br>";
    }
} else {
    echo "暂无个性化推荐商品";
}

Durch das obige Codebeispiel , Wir können Produktempfehlungs- und personalisierte Empfehlungsfunktionen implementieren. Die Website des Einkaufszentrums kann Benutzern relevante Produkte basierend auf ihrem Kauf- und Surfverhalten empfehlen und so das Benutzererlebnis und die Verkaufskonversionsrate verbessern. Das Obige ist natürlich nur ein einfaches Beispiel. Der tatsächliche personalisierte Empfehlungsalgorithmus wird komplexer sein und muss entsprechend den spezifischen Anforderungen und dem Geschäft entworfen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie ein PHP-Einkaufszentrum: Implementieren Sie Produktempfehlungen und personalisierte Empfehlungsfunktionen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!