PHP Developer City、ユーザーが収集した製品を自動的に推奨

PHP Developer City を使用してユーザーのお気に入りの商品をプッシュする機能を実現する方法

今日の電子商取引市場では、ユーザーのパーソナライズされたニーズがますます重要になっています。ユーザーのパーソナライズされたニーズに応えるために、ショッピングモールのWebサイトでは、多様な商品を提供するだけでなく、ユーザーの嗜好や収集実績に基づいて、ユーザーの興味に合った商品を的確にプッシュできる必要があります。この記事では、PHP Developer Cityを使ってユーザーのお気に入り製品のプッシュ機能を実現する方法を紹介します。

1. データベースの設計

まず、ユーザーの収集記録と製品情報を保存するデータベースを設計する必要があります。ユーザーと製品という 2 つのテーブルを作成できます。

1.1 ユーザー テーブル

ユーザー テーブルは、ユーザー ID、ユーザー名、パスワードなどのフィールドを含むユーザー情報を保存するために使用されます。ユーザー ID は主キーであり、各ユーザーを一意に識別するために使用されます。

1.2 製品テーブル

製品テーブルは、製品 ID、製品名、製品の説明、製品画像の URL、その他のフィールドを含む製品情報を保存するために使用されます。製品 ID は主キーであり、各製品を一意に識別するために使用されます。

さらに、ユーザーのお気に入りレコードを保存するためのお気に入りレコード テーブルも作成する必要があります。お気に入りテーブルには、ユーザー ID と製品 ID の 2 つのフィールドが含まれており、ユーザーのお気に入りの製品を記録するために使用されます。

2. PHP ページの作成

次に、ユーザーのお気に入りの製品をプッシュする機能を実装するための PHP ページを作成する必要があります。 「login.php」と「index.php」の 2 つのページを作成できます。

2.1 login.php ページ

login.php ページは、ユーザーのログイン検証に使用されます。ユーザーはユーザー名とパスワードを入力する必要があり、システムはユーザーが入力したユーザー名とパスワードがデータベース内のレコードと一致するかどうかを確認します。検証が成功すると、index.php ページにジャンプし、検証が失敗すると、ログイン ページに戻ります。

login.php ページでは、PHP の mysqli ライブラリを使用してデータベースに接続し、対応する SQL ステートメントを記述してユーザー情報をクエリし、ユーザーが入力したユーザー名とパスワードが一致するかどうかを確認できます。

2.2 Index.php ページ

index.php ページは、ユーザーのお気に入りの商品やおすすめの商品を表示するために使用されます。このページは、お気に入りリストとおすすめリストの 2 つの部分に分かれています。

index.php ページでは、PHP の mysqli ライブラリを使用してデータベースに接続し、対応する SQL ステートメントを記述して、ユーザーのお気に入りの製品をクエリしたり、ユーザーの興味に基づいてユーザーの興味に一致する他の製品を推奨したりできます。

コレクション リスト セクションでは、お気に入りテーブルをクエリしてユーザーのお気に入りの製品情報を取得し、ページに表示できます。同時に商品ごとにお気に入りを解除する機能を追加することができ、ユーザーがお気に入り解除ボタンをクリックすると、SQL文を通じてお気に入りテーブルの該当レコードを削除することができます。

推奨リスト セクションでは、ユーザーの製品コレクションに基づいて、ユーザーの興味に合った他の製品を推奨できます。対応する SQL ステートメントを作成することで、products テーブルをクエリし、対象となる製品情報をフィルタリングして、ページに表示できます。レコメンドの精度を高めるため、ユーザーが収集した商品カテゴリや商品タグなどの情報に基づいてマッチングを行うことができます。

3. プッシュ機能の実装

ユーザーのお気に入り製品のプッシュ機能を実現するには、PHP プッシュ サービスを使用して、該当する製品情報をユーザーにプッシュできます。サードパーティのプッシュ サービスを使用するか、PHP の WebSocket を使用してリアルタイム プッシュを実現できます。

index.php ページでは、ユーザーが正常にログインした後に WebSocket 接続を作成し、サーバー側でユーザーのお気に入り製品の変更をリアルタイムで監視できます。ユーザーがお気に入りの製品を追加または削除すると、WebSocket を介してサーバーと通信でき、サーバーは対応する製品をリアルタイムでユーザーにプッシュできます。

4. レコメンデーション アルゴリズムを最適化する

レコメンデーションの精度を向上させるために、機械学習アルゴリズムを組み合わせてレコメンデーション アルゴリズムを最適化できます。 PHP の機械学習ライブラリを使用すると、ユーザーの収集記録や閲覧行動に基づいて推奨モデルを構築し、モデルを通じてユーザーの興味を予測できます。

推奨アルゴリズムを継続的に反復して最適化することで、ユーザーのお気に入りをプッシュする精度とユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

概要:

この記事では、PHP Developer City を使用してユーザーのお気に入り製品のプッシュ機能を実現する方法を紹介します。データベースの設計、PHPページの作成、プッシュ機能の実装により、ユーザーのコレクションの表示とプッシュが可能となり、レコメンドアルゴリズムの最適化による精度の向上が可能になります。これにより、ユーザーのショッピング体験が向上し、ユーザーの個別のニーズを満たすことができるため、モールのサービス品質と競争力が向上します。

以上がPHP Developer City、ユーザーが収集した製品を自動的に推奨の詳細内容です。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。