Cara menjalankan analisis gelagat pembelian pengguna dan cadangan diperibadikan untuk sistem jualan kilat PHP

Cara menjalankan analisis gelagat pembelian pengguna dan pengesyoran diperibadikan untuk sistem jualan kilat PHP memerlukan contoh kod khusus

Dengan perkembangan selanjutnya Internet, persaingan dalam bidang e-dagang telah menjadi semakin sengit. Untuk menarik pengguna dan menggalakkan mereka membeli, platform e-dagang sering melancarkan aktiviti jualan kilat. Namun, bukan mudah untuk pengguna memilih dan membeli produk yang sesuai dengan mereka. Oleh itu, adalah sangat penting untuk menganalisis gelagat pembelian pengguna dan mengesyorkan produk yang diperibadikan untuk mereka.

Dalam sistem jualan kilat PHP, kami boleh menjalankan analisis gelagat pembelian pengguna dan pengesyoran diperibadikan melalui langkah berikut:

1. Pengumpulan data: Pertama, kami perlu mengumpul data tentang gelagat pengguna. Ia boleh merekodkan penyemakan imbas pengguna, pengumpulan, menambah troli beli-belah dan gelagat pembelian dalam sistem, serta maklumat peribadi dan pilihan pengguna.
2. Storan data: Simpan data yang dikumpul dalam pangkalan data. Pangkalan data perhubungan seperti MySQL boleh digunakan untuk menyimpan data pengguna.
3. Analisis data: Melalui analisis data, kami dapat memahami tabiat pembelian, pilihan dan potensi keperluan pengguna. Dengan menganalisis kekerapan pembelian pengguna, masa pembelian, jumlah pembelian dan penunjuk lain, corak tingkah laku pembelian pengguna boleh diperolehi. Selain itu, ciri keutamaan pengguna juga boleh diperoleh dengan menganalisis rekod pembelian sejarah dan maklumat peribadi pengguna, seperti keutamaan pengguna untuk jenama, warna, saiz, dsb.
4. Algoritma pengesyoran: Berdasarkan gelagat pembelian pengguna dan pilihan peribadi, kami boleh menggunakan algoritma pengesyoran untuk mengesyorkan produk yang diperibadikan kepada pengguna. Algoritma pengesyoran yang biasa digunakan termasuk algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif, algoritma pengesyoran berasaskan kandungan dan algoritma pengesyoran hibrid. Berikut mengambil algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif sebagai contoh untuk memperkenalkan kaedah pelaksanaan khusus.

Langkah pelaksanaan algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif adalah seperti berikut:

Langkah 1: Kira persamaan antara pengguna. Algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna boleh digunakan untuk mengukur korelasi antara pengguna dengan mengira matriks persamaan antara pengguna.

Langkah 2: Mengesyorkan produk kepada pengguna. Apabila pengguna menyemak imbas, mengumpul, menambah troli beli-belah atau membeli produk, produk yang disukai pengguna serupa boleh disyorkan kepada pengguna berdasarkan gelagat pembelian pengguna dan gelagat pembelian pengguna serupa.

Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara melaksanakan algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan pengguna:

// 获取用户ID
$userID = $_SESSION['userID'];

// 从数据库中获取用户与商品的交互行为数据
$interactions = fetch_interactions($userID);

// 计算用户之间的相似度矩阵
$similarityMatrix = calculate_similarity_matrix($interactions);

// 为用户推荐商品
$recommendedItems = recommend_items($similarityMatrix, $userID);

// 展示推荐的商品
foreach ($recommendedItems as $itemID) {
    $item = fetch_item($itemID);
    echo "商品名称：{$item['name']}, 价格：{$item['price']}";
}

// 从数据库中获取用户与商品的交互行为数据
function fetch_interactions($userID) {
    // 查询数据库获取用户与商品的交互行为数据
    // 返回用户与商品的交互行为数据数组，数组的每个元素包含用户ID、商品ID和操作类型（浏览、收藏、加购物车、购买等）
}

// 计算用户之间的相似度矩阵
function calculate_similarity_matrix($interactions) {
    // 根据用户与商品的交互行为数据计算用户之间的相似度矩阵
    // 返回用户之间的相似度矩阵
}

// 为用户推荐商品
function recommend_items($similarityMatrix, $userID) {
    // 根据用户之间的相似度矩阵和用户ID推荐商品
    // 返回推荐的商品ID数组
}

// 从数据库中获取商品信息
function fetch_item($itemID) {
    // 查询数据库获取商品信息
    // 返回商品信息数组，数组的每个元素包含商品ID、商品名称和商品价格等信息
}

Melalui contoh kod di atas, kami boleh melaksanakan algoritma pengesyoran penapisan kolaboratif berasaskan pengguna, dan berdasarkan pembelian pengguna tingkah laku dan tingkah laku Pembelian pengguna yang serupa mengesyorkan produk yang diperibadikan kepada pengguna.

Ringkasnya, dengan menganalisis gelagat pembelian pengguna dan menggunakan algoritma pengesyoran untuk mengesyorkan produk yang diperibadikan kepada pengguna, pengalaman pembelian pengguna boleh dipertingkatkan dan kadar pembelian pengguna boleh ditingkatkan. Untuk sistem jualan kilat PHP, analisis tingkah laku pembelian dan pengesyoran diperibadikan adalah fungsi yang sangat penting, yang boleh membantu platform menarik lebih ramai pengguna dan meningkatkan kepuasan pembelian pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menjalankan analisis gelagat pembelian pengguna dan cadangan diperibadikan untuk sistem jualan kilat PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!