PHP를 사용하여 CMS 시스템의 지능형 추천 기능을 구현하는 방법

PHP를 사용하여 CMS 시스템의 지능형 추천 기능을 구현하는 방법

인터넷의 급속한 발전과 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자는 웹을 탐색할 때 수많은 정보 선택에 직면하게 되었습니다. 사용자 경험과 웹 사이트 고정성을 향상시키기 위해 콘텐츠 관리 시스템(CMS)의 지능형 추천 기능이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 PHP를 통해 간단하면서도 효율적인 CMS 시스템 지능형 추천 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 모델 디자인
   먼저 기사 및 사용자 행동 데이터를 저장할 데이터 모델을 디자인해야 합니다. 간단한 데이터 모델에는 다음 테이블이 포함될 수 있습니다.

• 기사 테이블(기사): 기사 ID, 제목, 내용 등과 같은 기사 관련 정보를 저장합니다.
• 사용자 테이블(users): 사용자 ID, 사용자 이름, 비밀번호 등 사용자의 기본 정보를 저장합니다.
• 사용자 작업 테이블(user_actions): 사용자 ID, 기사 ID, 작업 유형(탐색, 좋아요, 즐겨찾기 등), 작업 시간 등 사용자 작업을 기록합니다.

2. 데이터 수집 및 처리
   지능형 추천 기능을 구현하려면 사용자 행동 데이터를 수집하여 사용자 행동 테이블에 저장해야 합니다. 이는 기사 페이지에 해당 JavaScript 코드를 추가하여 달성할 수 있습니다. 사용자가 기사를 탐색하면 JavaScript 코드는 백그라운드로 요청을 보내고 사용자의 행동 데이터를 데이터베이스에 저장합니다. 충분한 사용자 행동 데이터가 있으면 추천 알고리즘의 다음 단계로 진행할 수 있습니다.
3. 추천 알고리즘 구현
   지능형 추천 기능 중 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘은 협업 필터링 알고리즘입니다. 협업 필터링 알고리즘은 사용자의 행동 데이터를 분석하여 비슷한 관심사와 취미를 가진 사용자를 찾아내고, 해당 사용자가 좋아하는 기사를 현재 사용자에게 추천합니다.

다음은 사용자 행동 데이터를 기반으로 기사를 추천하는 간단한 PHP 코드 예제입니다.

// 获取当前用户的ID
$user_id = $_SESSION['user_id'];

// 查询用户曾经浏览过的文章
$query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view'";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 构建已浏览文章的数组
$viewed_articles = array();
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $viewed_articles[] = $row['article_id'];
}

// 查询与已浏览文章相似的其他用户浏览过的文章
$query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id IN (SELECT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view')";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 构建相似文章的数组
$similar_articles = array();
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $similar_articles[] = $row['article_id'];
}

// 查询推荐的文章
$query = "SELECT * FROM articles WHERE article_id IN (SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$user_id' AND action_type = 'view' AND article_id NOT IN (" . implode(',', $viewed_articles) .") AND article_id IN (" . implode(',', $similar_articles) . "))";
$result = mysqli_query($conn, $query);

// 输出推荐的文章
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    echo $row['title'];
    echo $row['content'];
}

4. 페이지 표시
   마지막으로 CMS 시스템 페이지에 추천 기사를 표시해야 합니다. 위의 코드 예제를 기반으로 기사 페이지의 사이드바나 하단에 추천 모듈을 추가하여 사용자의 행동 데이터를 기반으로 추천된 관련 기사를 표시할 수 있습니다.

요약:
이 글에서는 PHP를 통해 간단하면서도 효율적인 CMS 시스템 지능형 추천 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. 사용자 행동 데이터를 수집하고, 적절한 데이터 모델을 설계하고, 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공하고 사용자 경험 및 웹사이트 지속성을 향상시킬 수 있습니다. 물론 이는 단순한 예일 뿐이며, 실제 지능형 추천 시스템에서는 기사의 인기도, 사용자 관심도 태그 등과 같은 더 많은 요소를 고려해야 할 수도 있습니다. 이 글이 지능형 추천 기능 구현을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 CMS 시스템의 지능형 추천 기능을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!