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Mit der schnellen Entwicklung des Internets und der raschen Zunahme der Informationen sind Benutzer beim Durchsuchen von Webseiten mit einer großen Anzahl von Informationen ausgewählt. Um die Benutzererfahrung zu verbessern und die Website der Website zu verbessern, werden intelligente Empfehlungsfunktionen in Content Management Systems (CMS) immer wichtiger. In diesem Artikel wird detailliert eingeführt, wie eine einfache, aber effizientes CMS -System -intelligenter Empfehlungsfunktion über PHP implementiert wird.
Zunächst müssen wir ein Datenmodell entwerfen, um Artikel- und Benutzerverhaltensdaten zu speichern. Ein grundlegendes Datenmodell enthält normalerweise die folgenden Tabellen:
Um die intelligente Empfehlungsfunktion zu verwirklichen, ist es zunächst erforderlich, Benutzerverhaltensdaten zu sammeln und in der Benutzerverhaltenstabelle zu speichern. Dies kann erreicht werden, indem der entsprechende JavaScript -Code zum Artikelseite hinzugefügt wird. Wenn ein Benutzer einen Artikel durchsucht, sendet der JavaScript -Code eine Anforderung an den Hintergrund, in dem die Verhaltensdaten des Benutzers in die Datenbank gespeichert sind. Nachdem Sie genügend Benutzerverhaltensdaten haben, können Sie den Empfehlungsalgorithmus implementieren.
In intelligenten Empfehlungssystemen ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen der kollaborative Filteralgorithmus. Dieser Algorithmus analysiert die Verhaltensdaten des Benutzers, findet Benutzer mit ähnlichen Interessen und empfiehlt Artikel, die andere Benutzer dem aktuellen Benutzer mögen.
Hier finden Sie ein einfaches Beispiel für PHP -Code, um Artikel basierend auf Benutzerverhaltensdaten zu empfehlen:
// Holen Sie sich den aktuellen BenutzerID $user_id = $_SESSION['user_id']; // Abfragen von Artikeln, die Benutzer durchsucht haben $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view'"; $result = mysqli_query($conn, $query); // Bauen Sie eine Reihe von Artikeln auf $viewed_articles = array(); while $viewed_articles[] = $row['article_id']; // Abfragen von Artikeln, die von anderen Benutzern angezeigt werden, die ähnliche Artikel wie diejenigen haben, die angezeigt werden $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$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); // Bauen Sie eine Reihe ähnlicher Artikel auf $similar_articles = array(); while $similar_articles[] = $row['article_id']; // Abfrage Empfohlene Artikel $query = "SELECT * FROM articles WHERE article_id IN (SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$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); // Ausgabe empfohlene Artikel while echo $row['title']; echo $row['content'];Schließlich müssen die empfohlenen Artikel auf der CMS -Systemseite angezeigt werden. Gemäß dem obigen Codebeispiel können Sie der Seitenleiste oder am Ende der Artikelseite ein Empfehlungsmodul hinzufügen, um empfohlene Artikel basierend auf Benutzerverhaltensdaten anzuzeigen.
In diesem Artikel wird durch PHP eine einfache und effiziente CMS -System -intelligente Empfehlungsfunktion implementiert. Durch das Sammeln von Benutzerverhaltensdaten, das Entwerfen angemessener Datenmodelle und die Verwendung von kollaborativen Filteralgorithmen können Benutzern personalisierte Empfehlungsdienste zur Verfügung gestellt werden, wodurch die Benutzererfahrung und die Klebrigkeit der Website verbessert werden. Obwohl dieser Artikel ein vereinfachtes Beispiel zeigt, muss das tatsächliche intelligente Empfehlungssystem möglicherweise weitere Faktoren berücksichtigen, z.
