PHP Developer Cityを使って商品マッチングレコメンド機能を実装する方法

PHP デベロッパー モールを使用して商品マッチング レコメンド機能を実装する方法

電子商取引の急速な発展に伴い、モール Web サイトがますます増えています。加盟店は集客や売上拡大を図るため、商品に合わせたレコメンド機能などを通じ、顧客により良い買い物体験を提供する検討を始めた。この記事では、PHP Developer City を使用して、製品に一致するレコメンデーション機能を実装する方法を説明します。

まず、商品マッチングレコメンデーション機能を実装するための適切なアルゴリズムを決定する必要があります。一般的なアルゴリズムには、協調フィルタリング アルゴリズムとコンテンツ フィルタリング アルゴリズムが含まれます。協調フィルタリング アルゴリズムはユーザー間の類似性に基づいて製品を推奨し、コンテンツ フィルタリング アルゴリズムは製品の特性に基づいて製品を推奨します。モールの実際の状況に基づいて、適切なアルゴリズムを選択できます。

次に、製品情報とユーザー情報を保存するデータベースを作成する必要があります。 MySQL またはその他のデータベース管理システムを使用して、対応するテーブルとフィールドを作成できます。製品テーブルには、製品の ID、名前、説明、価格、特性などの情報を含めることができます。ユーザーテーブルには、ユーザーのID、名前、性別、年齢、購入履歴などの情報を含めることができます。

次に、PHP コードを通じてデータベースに接続し、必要な製品とユーザーの情報を取得する必要があります。 MySQLi や PDO などの拡張ライブラリを使用して、データベース接続と操作を実装できます。製品テーブルとユーザー テーブルをクエリすることで、製品とユーザーに関する関連情報を取得し、アルゴリズムに基づいて計算と推奨を実行できます。

アルゴリズムを実装する前に、製品とユーザーの類似性を測定するための評価指標をいくつか定義する必要があります。一般的な評価指標には、ユークリッド距離、ピアソン相関係数、コサイン類似度などがあります。実態に応じて適切な評価指標を選択することができます。

製品とユーザーの類似性を取得したら、アルゴリズムに基づいて推奨事項を作成できます。たとえば、協調フィルタリング アルゴリズムを選択すると、ユーザー間の類似性を計算してユーザーに製品を推奨できます。具体的には、各ユーザー間の類似度を計算し、最も類似度が高いユーザーを見つけることができます。次に、最も類似したユーザーの購入記録に基づいて、現在のユーザーに製品を推奨できます。

もう 1 つの実装方法は、コンテンツ フィルタリング アルゴリズムに基づいています。ユーザーの特性に応じて製品を推奨できます。たとえば、ユーザーがシャツを購入した場合、シャツの特徴 (色、サイズ、スタイルなど) に基づいて、パンツ、靴、アクセサリーなどの関連商品を推奨できます。

最後に、モールの Web サイトに推奨商品を表示する必要があります。 PHP コードと HTML/CSS テクノロジーを使用して、製品の推奨結果をリストまたはカードの形式でユーザーに表示できます。ユーザーはレコメンド結果をもとに好みの商品を選択し、購入することができます。

まとめると、PHP Developer City を使用して製品マッチング レコメンド機能を実装するには、アルゴリズムの決定、データベースの構築、データベースに接続してデータを取得、評価指標の定義、計算とレコメンドの手順が必要です。アルゴリズムに基づいてレコメンド結果を表示します。これらの手順を正しく実行することで、ユーザーにより良いショッピング体験を提供し、売上を伸ばし、モールの発展目標を達成することができます。

以上がPHP Developer Cityを使って商品マッチングレコメンド機能を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。