Dans la communauté Discuz, une diffusion précise du contenu est un moyen important d'améliorer l'expérience utilisateur et d'activer la participation des utilisateurs. Cet article expliquera comment obtenir une diffusion précise du contenu de la communauté dans l'environnement Discuz et fournira des exemples de code spécifiques.
Pour obtenir une poussée précise, vous devez d'abord collecter des données sur les préférences de l'utilisateur et comprendre les intérêts, les passe-temps, les domaines de préoccupation et d'autres informations de l'utilisateur. Les données peuvent être collectées des manières suivantes :
Le balisage du contenu de la communauté permet de faire correspondre le contenu avec les données de préférences de l'utilisateur et d'obtenir une poussée précise. L'ajout de balises au contenu de la communauté, telles que des balises de sujet, des balises de mots-clés, etc., peut être effectué via l'exemple de code suivant :
<span class="tag">科技</span> <span class="tag">数码</span> <span class="tag">生活</span>
À l'aide des données de préférences utilisateur et des informations balisées sur le contenu, le contenu peut être implémenté via algorithmes de recommandation Livraison précise. Les algorithmes de recommandation couramment utilisés incluent les recommandations de filtrage collaboratif, les recommandations de contenu, etc. Voici un exemple de code simple pour une recommandation de filtrage collaboratif :
# 用户偏好矩阵 user_preference = { 'user1': { 'tag1': 1, 'tag2': 0, 'tag3': 1 }, 'user2': { 'tag1': 0, 'tag2': 1, 'tag3': 1 } } # 计算用户之间的相似度 def calculate_similarity(user1, user2): common_tags = [tag for tag in user1 if tag in user2] if len(common_tags) == 0: return 0 numerator = sum(user1[tag] * user2[tag] for tag in common_tags) denominator = (sum(user1[tag] ** 2 for tag in user1) * sum(user2[tag] ** 2 for tag in user2)) ** 0.5 return numerator / denominator # 获取相似用户的推荐内容 def get_recommendations(user_preference, user_id): recommendations = {} for user in user_preference: if user != user_id: similarity = calculate_similarity(user_preference[user_id], user_preference[user]) for tag, score in user_preference[user].items(): if tag not in user_preference[user_id] or user_preference[user_id][tag] == 0: recommendations[tag] = recommendations.get(tag, 0) + score * similarity return recommendations # 示例调用 user_id = 'user1' recommendations = get_recommendations(user_preference, user_id) print(recommendations)
Dans la communauté Discuz, le module push personnalisé peut être implémenté via des plug-ins ou un développement personnalisé pour afficher le contenu recommandé sur la page d'accueil de l'utilisateur. ou page d'accueil personnelle. Ce qui suit est un simple exemple de code de plug-in PHP :
// 根据用户ID获取推荐内容 function get_recommendations_by_user($uid) { // 调用推荐算法获取推荐内容 $recommendations = get_recommendations($user_preference, $uid); // 将推荐内容保存到数据库或缓存 // 返回推荐内容数组 return $recommendations; } // 将推荐内容展示在页面上 function display_recommendations($uid) { $recommendations = get_recommendations_by_user($uid); foreach($recommendations as $tag => $score) { echo '<a href="/tag/'.$tag.'">'.$tag.'</a>'; } } // 示例调用 $uid = 123; display_recommendations($uid);
Grâce aux méthodes et exemples de code ci-dessus, le contenu de la communauté peut être poussé avec précision dans l'environnement Discuz, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et favorisant la participation des utilisateurs. J'espère que cet article vous sera utile et vous êtes invités à continuer à prêter attention aux derniers développements et technologies en matière de diffusion de contenu communautaire.
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!