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Mit der Popularisierung der Internet -Technologie ist Online -Shopping nach und nach die erste Wahl für viele Verbraucher, insbesondere im Einkaufssystem für Lebensmittel. Die PHP -Anwendung bringt Benutzern ein intelligenteres und bequemeres Einkaufserlebnis. In diesem Artikel wird detailliert vorgestellt, wie die Produktsuche und intelligente Empfehlungsfunktionen im Lebensmitteleinkaufssystem über PHP entwickelt werden.
Bevor Sie Produktsuchfunktionen entwickeln, müssen Sie eine Datenbank entwerfen, um Produktinformationen zu speichern. Wir können eine Tabelle mit dem Namen "Products" erstellen, die Felder wie Produkt -ID (product_id), Produktname (product_name), Produktbeschreibung (product_description) enthält.
Auf der Front-End-Seite müssen wir ein Suchformular bereitstellen, mit dem Benutzer Suchschlüsselwörter eingeben können. Nach dem Eintritt des Benutzers übergeben das Formular die Schlüsselwörter zur Verarbeitung an das Backend.
<form action="search.php" method="GET"> <input type="text" name="keyword" placeholder="Bitte geben Sie Schlüsselwörter ein"> <input type="submit" value="suchen"> </form>
Im Backend erhalten wir vom Benutzer eingegebene Suchschlüsselwörter und verwenden PHP und MySQL -ähnliche Anweisungen, um übereinstimmende Produktinformationen in der Datenbank zu finden. Hier ist eine einfache Implementierung:
$ keyword = $ _get ['keyword'];
// eine Verbindung zur Datenbank herstellen $ conn = mysqli_connect ('localhost', 'userername', 'password', 'Database_name');
// Produktinformationen abfragen $ sql = "Ausgewählte * aus Produkten, wobei product_name '%$ keyword%'";
$ result = mysqli_query ($ conn, $ sql);
// Suchergebnisse ausgeben, während ($ row = mysqli_fetch_assoc ($ result)) {
echo $ row ['product_name'];
echo $ row ['product_description'];
}
Der obige Code wird über die gleiche Anweisung aus der Datenbank abfragen und das Produkt zurückgeben, das dem Suchschlüsselwort des Benutzers entspricht.
Um die intelligente Empfehlungsfunktion zu implementieren, müssen wir den Kaufhistor und die Vorlieben des Benutzers aufzeichnen und analysieren. Wir können eine "Benutzer" -Tabelle entwerfen, die Felder wie Benutzer -ID (user_id) und Produkt -ID (product_id) enthält, um Benutzerpräferenzinformationen aufzuzeichnen.
Indem wir Benutzer Elemente bewerten lassen, können wir ihre Präferenzdaten weiter sammeln. Dazu können Sie eine Tabelle mit dem Namen "Bewertungen" erstellen, die Felder enthalten: Benutzer -ID (user_id), Produkt -ID (product_id) und Bewertung.
Mithilfe von Empfehlungstechnologien wie kollaborativen Filteralgorithmen können wir Produkte empfehlen, die Benutzern aufgrund ihrer historischen Kaufdaten und -bewertungsunterlagen von Interesse sein können. Die spezifische Implementierung des empfohlenen Algorithmus kann durch Aufrufen der empfohlenen Algorithmusfunktion in PHP abgeschlossen werden. Das Beispiel lautet wie folgt:
// Rufen Sie die empfohlene Algorithmusfunktion $ Empfehlungen = getRecommendations ($ user_id) an;
// Ausgabe empfohlene Ergebnisse für Each ($ Empfehlungen als $ product) {
echo $ product ['product_name'];
echo $ product ['product_description'];
}
Der obige Code zeigt, wie Sie Benutzer durch Empfehlungsalgorithmen Produkte empfehlen und das Einkaufserlebnis der Benutzer verbessern können.
Die Produktsuche und die intelligenten Empfehlungsfunktionen des Einkaufssystems für Lebensmittel werden über PHP entwickelt, wodurch Benutzer nicht nur die Suche nach Produkten bequem nach Produkten suchen, sondern auch personalisierte Empfehlungen basieren, die auf den Vorlieben der Benutzer basieren, wodurch die Einkaufszufriedenheit der Benutzer verbessert wird. Durch die Kombination eines guten Datenbankdesigns und der flexiblen PHP -Programmierung wird die Produktsuche und Empfehlungsfunktionen des Lebensmittelsystems zu einem wichtigen Tool zur Verbesserung der Benutzererfahrung.
