PHP は、知識の質問と回答の Web サイトにレコメンデーション システムとパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装します。

PHP は、知識の質問と回答の Web サイトにレコメンデーション システムとパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装します。

インターネットの急速な発展に伴い、知識の質問と回答の Web サイトは繁栄し、現在ではユーザーにとって重要な手段となっています。知識を得て問題を解決すること。しかし、ユーザーが数多くの質問と回答の中から自分に興味のあるコンテンツ、自分に合ったコンテンツを見つけるのは簡単ではありません。したがって、ユーザーエクスペリエンスと定着率を向上させるために、レコメンドシステムは重要な機能となっています。

この記事では、PHP を使用して知識質疑応答 Web サイトにレコメンド システムとパーソナライズされたレコメンド機能を実装する方法を紹介します。レコメンドシステムでは、ユーザーの興味や行動記録に基づいてユーザーの嗜好を分析・予測し、関連する質問と回答をユーザーに推奨します。以下にいくつかの重要な手順とコード例を示します。

ステップ 1: ユーザー データを収集する
まず、後続のレコメンデーションのためにユーザーの関心と行動のデータを収集する必要があります。このデータは、ユーザー登録、ログイン、閲覧履歴を通じて取得できます。以下は、ユーザーの行動記録をデータベースに保存するための簡単なサンプルコードです。

// 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);

ステップ 2: ユーザーの興味モデルを計算する
次に、ユーザーの行動記録を分析してユーザーの興味の好みを理解し、ユーザーに関連するコンテンツを推奨することで、ユーザーの興味モデルを計算できます。以下は、ユーザーの関心モデルを計算するための簡単なコード例です。

// 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);

ステップ 3: ユーザーの関心モデルに基づいて推奨事項を作成する
最後に、ユーザーの関心モデルに基づいてパーソナライズされた推奨事項を作成できます。推奨アルゴリズムは、ユーザーの興味の好みとコミュニティ内の質問と回答の関連性に基づいて、ユーザーの興味に最も適合するコンテンツを選択して推奨することができます。以下は、関心ベースのモデル推奨を実装するための簡単なサンプル コードです。

// 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);

以上の手順により、知識質疑応答サイトにレコメンドシステムとパーソナライズされたレコメンド機能を実装することができます。ユーザーが質問と回答を閲覧すると、ユーザーの行動記録を適時に収集し、ユーザーの関心モデルを分析することで、関連するコンテンツをユーザーに推奨できます。これにより、ユーザー エクスペリエンスと定着性が向上するだけでなく、よりパーソナライズされたサービスがユーザーに提供されます。もちろん、上記は単なる一例であり、実際のレコメンドシステムでは、より正確かつ効率的なレコメンドを行うために、ユーザーのログイン状況や質問と回答の人気度など、さらに多くの要素を考慮する必要があります。

以上がPHP は、知識の質問と回答の Web サイトにレコメンデーション システムとパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装します。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。