PHP implémente le système de recommandation et les fonctions de recommandation personnalisées dans le site Web de questions et réponses de connaissances.

PHP implémente le système de recommandation et la fonction de recommandation personnalisée dans le site Web de questions et réponses sur les connaissances

Avec le développement rapide d'Internet, le site Web de questions et réponses sur les connaissances a prospéré et est maintenant devenu un moyen important pour les utilisateurs d'acquérir des connaissances et de résoudre des problèmes. . Cependant, il n’est pas facile pour les utilisateurs de trouver le contenu qui les intéresse et qui leur convient parmi de nombreuses questions et réponses. Par conséquent, afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la fidélité, le système de recommandation est devenu une fonction clé.

Cet article expliquera comment utiliser PHP pour implémenter le système de recommandation et la fonction de recommandation personnalisée dans le site Web de questions et réponses de connaissances. Dans le système de recommandation, nous pouvons analyser et prédire les préférences de l'utilisateur en fonction de ses intérêts et de ses enregistrements de comportement, puis recommander des questions et réponses pertinentes à l'utilisateur. Vous trouverez ci-dessous quelques étapes clés et exemples de code.

Étape 1 : Collecter les données des utilisateurs
Tout d'abord, nous devons collecter des données sur les intérêts et le comportement des utilisateurs pour des recommandations ultérieures. Ces données peuvent être obtenues via l’enregistrement de l’utilisateur, la connexion et l’historique de navigation. Ce qui suit est un exemple de code simple pour enregistrer les enregistrements de comportement des utilisateurs dans la base de données.

// 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);

Étape 2 : Calculer le modèle d'intérêt de l'utilisateur
Ensuite, nous pouvons calculer le modèle d'intérêt de l'utilisateur en analysant les enregistrements de comportement de l'utilisateur pour comprendre les préférences d'intérêt de l'utilisateur et lui recommander un contenu pertinent. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code simple pour calculer le modèle d'intérêt d'un utilisateur.

// 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);

Étape 3 : Faire des recommandations basées sur le modèle d'intérêt de l'utilisateur
Enfin, nous pouvons faire des recommandations personnalisées basées sur le modèle d'intérêt de l'utilisateur. L'algorithme de recommandation peut sélectionner le contenu qui correspond le mieux aux intérêts de l'utilisateur pour une recommandation sur la base des préférences d'intérêt de l'utilisateur et de la pertinence des questions et réponses dans la communauté. Ce qui suit est un exemple de code simple pour implémenter des recommandations de modèles basées sur les intérêts.

// 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);

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons mettre en œuvre le système de recommandation et la fonction de recommandation personnalisée dans le site Web de questions et réponses de connaissances. Lorsque les utilisateurs parcourent les questions et les réponses, nous pouvons collecter des enregistrements de comportement des utilisateurs à temps et leur recommander du contenu pertinent en analysant le modèle d'intérêt de l'utilisateur. Cela améliorera non seulement l'expérience utilisateur et la pérennité, mais fournira également aux utilisateurs des services plus personnalisés. Bien entendu, ce qui précède n'est qu'un exemple simple. Dans un système de recommandation réel, davantage de facteurs doivent être pris en compte, tels que le statut de connexion de l'utilisateur, la popularité des questions et réponses, etc., pour fournir des recommandations plus précises et efficaces.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!