PHP を使用してレコメンデーション システムのリアルタイムのパーソナライズされたレコメンデーションを実装する方法
PHP を使用してレコメンデーション システムのリアルタイムのパーソナライズされたレコメンデーションを実装する方法
レコメンデーション システムは、多くの Web サイトやアプリケーションの重要な部分になっています。ユーザーの興味や行動習慣に基づいてパーソナライズされた推奨コンテンツを提供し、ユーザーエクスペリエンスとWebサイト全体の効果を向上させることができます。この記事では、PHP を使用して簡単なレコメンデーション システムを実装する方法を紹介し、リアルタイムでパーソナライズされたレコメンデーションを作成する方法を示します。
レコメンドシステムの基本原理は、ユーザーの過去の行動や他のユーザーの行動に基づいて、ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツを予測し、そのコンテンツをユーザーに推薦することです。パーソナライズされた推奨事項を実現するには、ユーザーが閲覧した Web ページやクリックしたボタンなどのユーザー行動データを収集する必要があります。このデータは、ユーザー関心モデルを構築し、このモデルに基づいて推奨事項を作成するために使用されます。
まず、ユーザーの行動データを保存するデータベースを作成する必要があります。データベース エンジンとして MySQL を使用し、ユーザーの行動データを保存するための「actions」と呼ばれるテーブルを作成します。テーブルの構造は次のとおりです。
CREATE TABLE actions ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT, action VARCHAR(255), item_id INT, timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );
次に、ユーザーの行動をキャプチャしてデータベースに保存するための PHP コードを記述する必要があります。以下は、ユーザーのクリック動作をキャプチャしてデータベースに保存するためのサンプル コードです。
<?php // 连接数据库 $servername = "localhost"; $username = "username"; $password = "password"; $dbname = "database"; $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); // 捕获用户的点击行为 $action = "click"; $item_id = $_GET['item_id']; // 从GET请求中获取item_id $user_id = $_SESSION['user_id']; // 从会话中获取user_id // 将用户的行为存储到数据库中 $sql = "INSERT INTO actions (user_id, action, item_id) VALUES ('$user_id', '$action', '$item_id')"; $conn->query($sql); $conn->close(); ?>
上記のコードでは、まず mysqli クラスを通じてデータベースに接続します。次に、GET リクエストからユーザーのクリック動作と item_id を取得し、セッションからユーザーの user_id を取得します。最後に、ユーザーの行動をデータベースに保存します。
次に、ユーザーの行動データに基づいてユーザー興味モデルを構築し、その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する必要があります。以下は、ユーザーのクリック動作に基づいて推奨を行うためのサンプル コードです。
<?php // 连接数据库 $servername = "localhost"; $username = "username"; $password = "password"; $dbname = "database"; $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); // 获取用户的兴趣模型 $user_id = $_SESSION['user_id']; // 从会话中获取user_id $sql = "SELECT item_id FROM actions WHERE user_id = '$user_id' AND action = 'click'"; $result = $conn->query($sql); $interests = array(); if ($result->num_rows > 0) { while ($row = $result->fetch_assoc()) { $item_id = $row['item_id']; $interests[] = $item_id; } } // 根据用户的兴趣模型进行推荐 $sql = "SELECT item_id FROM actions WHERE user_id <> '$user_id' AND action = 'click' AND item_id NOT IN (" . implode(',', $interests) . ")"; $result = $conn->query($sql); $recommendations = array(); if ($result->num_rows > 0) { while ($row = $result->fetch_assoc()) { $item_id = $row['item_id']; $recommendations[] = $item_id; } } $conn->close(); ?>
上記のコードでは、まずセッションからユーザーの user_id を取得し、これに基づいてデータベースからユーザーのクリック動作を取得します。ユーザーID。次に、ユーザーの関心モデルを表す item_id を $interests 配列に保存します。次に、他のユーザーのクリック動作をデータベースから取得し、ユーザーがクリックしていない item_id をフィルターで除外します。最後に、推奨された item_id を $recommendations 配列に保存します。
最後に、推奨結果をユーザーに表示する必要があります。以下は、推奨結果を表示する簡単なサンプル コードです。
<?php foreach ($recommendations as $item_id) { // 根据item_id从数据库中获取item的详细信息 $sql = "SELECT * FROM items WHERE item_id = '$item_id'"; $result = $conn->query($sql); if ($result->num_rows > 0) { while ($row = $result->fetch_assoc()) { // 显示item的标题、图片等信息 echo $row['title'] . "<br>"; echo "<img src='" . $row['image'] . "'><br>"; // ... } } } ?>
上記のコードでは、foreach ループを使用して $recommendations 配列を走査し、item_id に基づいてデータベースからアイテムの詳細を取得します。次に、アイテムのタイトル、写真、その他の情報をユーザーに表示します。
要約すると、PHP を使用してレコメンデーション システムのリアルタイムのパーソナライズされたレコメンデーションを実装することは複雑ではありません。ユーザー行動データを収集し、ユーザー興味モデルを構築し、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することで、より優れたユーザー エクスペリエンスと Web サイト効果を提供できます。この記事が、推奨システムの実装プロセスを理解するのに役立ち、また、実際のアプリケーションでの参考になれば幸いです。
以上がPHP を使用してレコメンデーション システムのリアルタイムのパーソナライズされたレコメンデーション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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









インターネットの発展に伴い、人々の生活はますますデジタル化し、パーソナライゼーションへの要求はますます強くなっています。この情報爆発の時代では、ユーザーは大量の情報に直面し、選択肢がないことが多いため、リアルタイムのレコメンデーション システムの重要性がますます高まっています。この記事では、開発者にインスピレーションと支援を提供することを目的として、MongoDB を使用してリアルタイム レコメンデーション システムを実装した経験を共有します。 1. MongoDB の概要 MongoDB は、高性能、容易なスケーラビリティ、および柔軟なデータ モデルで知られるオープン ソースの NoSQL データベースです。伝記と比べて

インターネット技術の発達と情報爆発の時代に伴い、膨大なデータの中から自分のニーズに合ったコンテンツをいかに見つけ出すかが社会的な関心事となっています。現時点では、パーソナライズされた推奨システムは無限の光を放ちます。この記事では、Java で実装されたユーザーの行動に基づいたパーソナライズされたレコメンデーション システムを紹介します。 1. パーソナライズドレコメンドシステムの紹介 パーソナライズドレコメンドシステムは、ユーザーの過去の行動や嗜好に加え、システム内のアイテム情報、時間、空間などの多次元的な関連要素に基づいて、ユーザーにパーソナライズされたレコメンドサービスを提供します。パーソナライズされたレコメンデーションシステムを通じて、

PHP 学習メモ: 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、特定のコード サンプルが必要です はじめに: 今日のインターネット時代において、レコメンデーション システムは多くの Web サイトやアプリケーションの重要な機能の 1 つになっています。機械学習とデータ マイニング テクノロジを使用することにより、レコメンデーション システムは、ユーザーの行動や興味に基づいて最も関連性の高いコンテンツや製品をユーザーに推奨し、ユーザー エクスペリエンスと Web サイトの対話性を向上させることができます。パーソナライズされた推奨は、ユーザーの好みや過去の行動に基づいてパーソナライズされた推奨結果をカスタマイズできる、推奨システムの重要なアルゴリズムです。推薦制度の基本原則

電子商取引とソーシャル メディアの継続的な発展に伴い、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がますます注目を集めており、ユーザー エクスペリエンスの向上とユーザー維持率の向上に重要な役割を果たしています。では、PHP で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を開発するにはどうすればよいでしょうか?ここで私たちはそれを知りに来ました。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の概念 レコメンドシステムとは、ユーザーの行動、興味、ニーズなどの情報を分析し、ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツや商品を膨大なデータからマイニングし、パーソナライズされたレコメンドを行うシステムです。レコメンデーションシステムは大まかに言うと、

PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション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する方法 はじめに: 今日のインターネット時代では、パーソナライズされたレコメンデーション システムが、電子商取引、ソーシャル メディア、ニュース情報などのさまざまな分野で広く使用されています。インテリジェントなレコメンデーション機能とパーソナライズされたレコメンデーション機能は、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザーの定着率を高め、コンバージョン率を高める上で重要な役割を果たします。この記事では、PHP を使用してインテリジェントなレコメンデーション機能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する方法を紹介し、関連するコード例を示します。 1. インテリジェントな推奨の原則 インテリジェントな推奨は、ユーザーの過去の行動と個人的な情報に基づいています。

Baidu Wenku を使用すると、パーソナライズされたおすすめコンテンツを設定できますので、ここで操作方法を紹介しますので、興味のある友達は一緒に見てください。 1. クリックして携帯電話で Baidu Wenku アプリを開き、ページの右下隅にある「My」をクリックして切り替えます。 2. マイページで「設定」機能を見つけ、クリックして選択します。 3. 次に、入力した設定ページに「プライバシー設定」があるので、表示されたらクリックします。 4. プライバシー設定ページの「推奨設定」項目をクリックして入力します。 5. 最後に、推奨設定インターフェイスで、「パーソナライズされた推奨事項」の後ろにスイッチ ボタンが表示されます。その上の円形のスライダーをクリックし、緑色に設定してオンにします。ソフトウェアは、私たちの興味や趣味に基づいています。

win11でパーソナライズされたおすすめをオフにする方法は?ユーザーは、[スタート] メニューの [設定] を直接選択し、開いたウィンドウで [個人用設定] オプションを選択し、右側の [スタート] オプションをクリックして操作を実行できます。このサイトでは、Win11 のパーソナライズされた推奨事項をオフにする方法をユーザーに注意深く紹介します。 Windows 11 個人用設定の推奨事項をオフにする方法 1. 左下隅のタスクバーで [スタート] を右クリックします。 3. 開いたウィンドウで、左側の列の「個人用設定」オプションをクリックします。 5. 最後に、「最近追加したアプリケーションを表示」と「最もよく使用されているアプリケーションを表示」の右側にあるスイッチ ボタンをオフにします。

UniApp で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を実装する方法 レコメンデーション システムは、パーソナライズされたレコメンデーションを含め、最新のインターネット アプリケーションで広く使用されています。 UniApp は、クロスプラットフォームのモバイル アプリケーション開発フレームワークとして、レコメンデーション システムやパーソナライズされたレコメンデーション機能を実装することもできます。この記事では、UniApp で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を実装する方法を詳しく紹介し、具体的なコード例を示します。レコメンデーション システムは、ユーザーにパーソナライズされたサービスを提供するための重要な部分です。ユーザーの過去の行動、ユーザーのポートレート、その他の情報に基づいた情報をユーザーに提供できます。
