Kemahiran cadangan produk pusat membeli-belah PHP

Petua untuk melaksanakan fungsi pengesyoran produk di PHP Developer City

Dengan perkembangan pesat e-dagang, semakin banyak laman web pusat membeli-belah telah muncul di pasaran. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan hasil jualan, tapak web pusat beli-belah mesti mempunyai fungsi cadangan produk yang berkesan. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik untuk melaksanakan fungsi pengesyoran produk di bandar pembangun PHP.

1. Pengumpulan dan analisis data
Langkah pertama untuk melaksanakan fungsi pengesyoran produk ialah mengumpul dan menganalisis data tingkah laku pengguna. Dengan merekodkan sejarah penyemakan imbas pengguna, sejarah pembelian, koleksi barangan dan maklumat lain, keutamaan dan tabiat pembelian pengguna dapat difahami. Berdasarkan data ini, produk yang mungkin menarik minat pengguna boleh disyorkan.

Di Bandar Pembangun PHP, anda boleh menyimpan data tingkah laku berkaitan pengguna dengan menggunakan pangkalan data. Contohnya, anda boleh membuat jadual "tindakan_pengguna" untuk merekodkan ID pengguna, ID produk, jenis tingkah laku (menyemak imbas, membeli, mengumpul, dll.), masa tingkah laku dan maklumat lain.

2. Syor berasaskan kandungan
Syor produk berasaskan kandungan adalah untuk mengesyorkan produk berkaitan berdasarkan sifat produk dan keutamaan pengguna. Untuk melaksanakan fungsi pengesyoran berasaskan kandungan, produk perlu dikelaskan dan dilabelkan serta dipadankan mengikut pilihan pengguna.

Dalam laman web PHP Developer City, produk boleh dikelaskan dan dilabelkan dengan menggunakan algoritma pengekstrakan kata kunci dan algoritma pengelasan. Algoritma pengekstrakan kata kunci boleh mengekstrak kata kunci daripada tajuk produk, penerangan dan atribut utama untuk menerangkan ciri-ciri produk. Algoritma pengelasan boleh mengklasifikasikan produk berdasarkan atribut dan kata kuncinya.

Apabila mengesyorkan produk kepada pengguna, algoritma persamaan boleh digunakan untuk mengira persamaan antara produk berdasarkan keutamaan pengguna dan sejarah pembelian. Sebagai contoh, persamaan kosinus antara item boleh dikira. Berdasarkan persamaan produk dan pilihan pengguna, produk yang sepadan dengan pilihan pengguna dipilih untuk cadangan.

3. Pengesyoran penapisan kolaboratif
Penapisan kolaboratif ialah algoritma pengesyoran produk yang biasa digunakan, yang membuat pengesyoran berdasarkan persamaan antara pengguna dan kesamaan gelagat. Penapisan kolaboratif boleh dibahagikan kepada penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan penapisan kolaboratif berasaskan item.

Penapisan kolaboratif berasaskan pengguna mula-mula mencari pengguna lain yang mempunyai minat yang sama seperti pengguna sasaran, dan kemudian membuat pengesyoran kepada pengguna sasaran berdasarkan gelagat pengguna serupa ini. Penapisan kolaboratif berasaskan pengguna perlu mengira persamaan antara pengguna Anda boleh menggunakan kaedah seperti pekali korelasi Pearson atau persamaan kosinus untuk mengira persamaan antara pengguna.

Penapisan kolaboratif berasaskan item adalah untuk mencari item lain yang serupa dengan item sasaran dan membuat pengesyoran kepada pengguna sasaran berdasarkan penilaian dan gelagat pengguna lain bagi item serupa ini.

Laksanakan fungsi pengesyoran penapisan kolaboratif dalam Bandar Pembangun PHP Anda boleh menggunakan pangkalan data untuk menyimpan data penilaian dan tingkah laku pengguna, dan menggunakan algoritma untuk mengira persamaan antara pengguna dan persamaan antara projek.

4. Pengesyoran masa nyata dan pengesyoran diperibadikan
Untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kesan pengesyoran, tapak web pusat beli-belah boleh melaksanakan pengesyoran masa nyata dan fungsi pengesyoran diperibadikan. Pengesyoran masa nyata merujuk kepada mengemas kini hasil pengesyoran secara dinamik berdasarkan gelagat masa nyata pengguna dan pengesyoran diperibadikan merujuk kepada membuat pengesyoran berdasarkan pilihan peribadi pengguna dan gelagat sejarah.

Di Bandar Pembangun PHP, pengesyoran masa nyata boleh dicapai dengan menggunakan teknologi WebSocket untuk menerima dan memproses data tingkah laku pengguna dalam masa nyata, dan membuat pengesyoran berdasarkan data masa nyata. Pengesyoran yang diperibadikan boleh mengesyorkan produk yang diperibadikan berdasarkan maklumat peribadi pengguna, koleksi, sejarah pembelian dan data lain.

5. Penilaian dan Pengoptimuman
Selepas melaksanakan fungsi pengesyoran produk, penilaian dan pengoptimuman perlu dijalankan. Anda boleh menggunakan ujian A/B dan maklum balas pengguna untuk menilai kesan pengesyoran dan mengoptimumkan berdasarkan hasil penilaian. Algoritma boleh ditala untuk mengoptimumkan ketepatan dan kepelbagaian hasil yang disyorkan.

Ringkasnya, melalui pengumpulan dan analisis data, pengesyoran berasaskan kandungan, pengesyoran penapisan kolaboratif, pengesyoran masa nyata dan pengesyoran diperibadikan, fungsi pengesyoran produk dalam PHP Developer City boleh direalisasikan. Fungsi pengesyoran produk boleh meningkatkan pengalaman pengguna dan hasil jualan, serta membawa lebih banyak hasil ke tapak web pusat beli-belah.

Atas ialah kandungan terperinci Kemahiran cadangan produk pusat membeli-belah PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!