Analisis strategi cadangan produk popular di pusat membeli-belah dibangunkan menggunakan PHP

Analisis strategi pengesyoran untuk produk popular di pusat membeli-belah yang dibangunkan menggunakan PHP

Abstrak: Dengan perkembangan pesat Internet, platform e-dagang menjadi semakin popular dan dibimbangkan oleh orang ramai. Untuk meningkatkan pengalaman membeli-belah pengguna dan menggalakkan pertumbuhan jualan, pusat membeli-belah perlu menggunakan beberapa algoritma pengesyoran untuk mengesyorkan produk popular berdasarkan gelagat sejarah pengguna dan keperluan yang diperibadikan. Artikel ini akan membincangkan strategi cadangan produk popular untuk pusat membeli-belah yang dibangunkan menggunakan PHP dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Pengumpulan Data Tingkah Laku Pengguna
   Di pusat membeli-belah, untuk mengesyorkan produk popular kepada pengguna, pertama sekali perlu mengumpul data tingkah laku pengguna. Data gelagat termasuk sejarah pembelian pengguna, sejarah penyemakan imbas, rekod klik, dsb. Semua tindakan pengguna pada platform boleh direkodkan dan disimpan dalam pangkalan data untuk analisis dan cadangan seterusnya.

Contoh kod:

// 用户购买商品
function buyProduct($userId, $productId) {
    // 将购买记录插入数据库
}

// 记录用户浏览商品
function browseProduct($userId, $productId) {
    // 将浏览记录插入数据库
}

// 记录用户点击商品
function clickProduct($userId, $productId) {
    // 将点击记录插入数据库
}

2. Pemilihan algoritma pengesyoran
   Algoritma pengesyoran ialah teras merealisasikan pengesyoran produk yang popular. Algoritma pengesyoran biasa termasuk pengesyoran berasaskan kandungan, pengesyoran penapisan kolaboratif dan pengesyoran pembelajaran mendalam. Di pusat membeli-belah, untuk meningkatkan kesan pengesyoran produk popular, berbilang algoritma pengesyoran boleh digunakan secara menyeluruh.

Contoh kod:

// 基于内容的推荐
function contentBasedRecommendation($userId) {
    // 根据用户的购买历史和浏览记录，推荐相似的商品
}

// 协同过滤推荐
function collaborativeFilteringRecommendation($userId) {
    // 根据用户的购买历史和其他用户的购买历史，推荐相似用户的喜好商品
}

// 深度学习推荐
function deepLearningRecommendation($userId) {
    // 使用深度学习模型，根据用户的行为数据进行商品推荐
}

3. Paparan hasil yang disyorkan
   Paparan hasil yang disyorkan ialah bahagian penting dalam pengesyoran produk popular pusat membeli-belah. Apabila memaparkan hasil pengesyoran, produk yang disyorkan boleh dipaparkan kepada pengguna dalam bentuk senarai, karusel, dsb. berdasarkan niat pembelian dan pilihan sejarah pengguna.

Contoh kod:

// 展示推荐结果
function showRecommendation($recommendations) {
    // 根据推荐结果，将商品以合适的形式展示给用户
}

Ringkasnya, strategi pengesyoran produk popular pusat membeli-belah yang dibangunkan menggunakan PHP perlu terlebih dahulu mengumpul data tingkah laku pengguna, kemudian pilih algoritma pengesyoran dan memaparkan hasil pengesyoran berdasarkan data yang dikumpul. Ini boleh meningkatkan pengalaman membeli-belah pengguna dan menggalakkan pertumbuhan jualan pusat membeli-belah.

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