PHP로 개발된 중고 재활용 웹사이트는 사용자가 관심을 가질만한 제품을 자동으로 추천합니다.

PHP가 개발한 중고 재활용 웹사이트는 사용자가 관심을 가질 만한 제품을 자동으로 추천해 줍니다.

중고 재활용 시장의 지속적인 확대와 인기로 인해 활용도와 가치에 관심을 갖는 사람들이 늘어나고 있습니다. 중고품의. 사용자가 자신의 요구에 맞는 중고 상품을 더 잘 찾을 수 있도록 돕기 위해서는 사용자가 관심을 가질 만한 상품을 자동으로 추천할 수 있는 기능을 개발하는 것이 특히 중요합니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 중고 재활용 웹사이트 자동 추천 시스템을 개발하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 첨부합니다.

데이터 수집

자동 추천 시스템의 핵심 중 하나는 사용자 행동 데이터와 상품 정보를 정확하게 수집하는 것입니다. 여기서 당사는 사용자 등록 및 로그인을 통해 사용자의 관심분야, 취미, 지리적 위치 등과 같은 사용자의 기본 정보를 얻을 수 있습니다. 동시에 제품 카테고리, 설명, 사진 등을 포함하여 제품에 대한 관련 정보도 얻어야 합니다.

PHP에서는 MySQL 데이터베이스를 사용하여 이 데이터를 저장할 수 있습니다. 다음은 사용자 및 상품 테이블을 생성하는 샘플 코드입니다.

// 创建用户表
CREATE TABLE users (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    // 其他用户信息字段
);

// 创建商品表
CREATE TABLE products (
    id INT(11) AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    category VARCHAR(50) NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    // 其他商品信息字段
);

데이터 분석

사용자 및 상품에 대한 관련 데이터를 수집한 후, 사용자 간의 유사점과 상품 간의 차이점을 찾기 위해 데이터를 분석해야 합니다. . 이를 통해 사용자가 관심을 가질 만한 상품을 보다 정확하게 추천할 수 있습니다.

일반적으로 사용되는 데이터 분석 방법은 협업 필터링입니다. 협업 필터링 알고리즘은 구매 내역, 검색 내역 등 사용자 간의 행동 데이터를 비교하여 유사한 사용자를 찾을 수 있습니다. 마찬가지로, 사용자의 구매 횟수, 평점 등 제품 간 관련 데이터를 비교하여 관련 제품을 찾을 수도 있습니다.

다음은 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 사용자 유사도를 계산하는 샘플 코드입니다.

// 计算用户相似度
function getUserSimilarity($user1, $user2) {
    // 获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = getCommonViews($user1, $user2);
    
    // 计算用户相似度
    $similarity = count($commonViews) / max(count(getViews($user1)), count(getViews($user2)));
    
    return $similarity;
}

// 获取用户的浏览记录
function getViews($user) {
    // 从数据库中获取用户的浏览记录
    $views = // 代码省略
    
    return $views;
}

// 获取用户的共同浏览记录
function getCommonViews($user1, $user2) {
    // 从数据库中获取用户的共同浏览记录
    $commonViews = // 代码省略
    
    return $commonViews;
}

Recommendation

데이터 분석을 통해 사용자 간의 유사성과 항목 간의 상관 관계를 얻은 후 추천 알고리즘을 사용하여 개인화된 추천을 생성할 수 있습니다. 결과. 일반적으로 사용되는 추천 알고리즘에는 콘텐츠 기반 추천과 협업 필터링 기반 추천이 있습니다.

다음은 협업 필터링 기반 추천 알고리즘을 사용하여 사용자에게 추천 결과를 생성하는 샘플 코드입니다.

// 为用户生成推荐结果
function generateRecommendations($user) {
    // 获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = getSimilarUser($user);
    
    // 获取与用户相似度最高的用户的浏览记录
    $similarUserViews = getViews($similarUser);
    
    // 获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = getUnseenProducts($user, $similarUserViews);
    
    // 获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = getTopNRecommendations($user, $unseenProducts);
    
    return $recommendations;
}

// 获取与用户相似度最高的用户
function getSimilarUser($user) {
    // 从数据库中获取与用户相似度最高的用户
    $similarUser = // 代码省略
    
    return $similarUser;
}

// 获取用户未浏览过的商品
function getUnseenProducts($user, $similarUserViews) {
    // 从数据库中获取用户未浏览过的商品
    $unseenProducts = // 代码省略
    
    return $unseenProducts;
}

// 获取用户可能感兴趣的商品
function getTopNRecommendations($user, $unseenProducts) {
    // 从数据库中获取用户可能感兴趣的商品
    $recommendations = // 代码省略
    
    return $recommendations;
}

요약

위 코드 예제를 통해 PHP를 사용하여 자동 추천 시스템을 개발하는 방법을 확인할 수 있습니다. 중고 재활용 웹사이트. 데이터 수집부터 협업 필터링 분석, 추천 결과 생성까지 단계적으로 기본 자동 추천 기능을 구현했습니다. 물론 이는 단순한 예일 뿐이며 실제 개발에는 특정 요구에 따른 적절한 최적화와 확장이 필요합니다.

이 기사가 중고 재활용 웹사이트의 자동 추천 시스템을 개발하는 PHP 개발자에게 참고 자료가 되기를 바랍니다. 우리는 지속적인 최적화와 개선을 통해 사용자에게 보다 정확하고 개인화된 중고 상품 추천 서비스를 제공할 수 있다고 믿습니다.

위 내용은 PHP로 개발된 중고 재활용 웹사이트는 사용자가 관심을 가질만한 제품을 자동으로 추천합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!