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Avec le développement rapide d'Internet et l'augmentation rapide de la quantité d'informations, les utilisateurs sont confrontés à un grand nombre de choix d'informations lors de la navigation sur les pages Web. Pour améliorer l'expérience utilisateur et améliorer l'adhérence du site Web, les fonctionnalités de recommandation intelligentes dans les systèmes de gestion de contenu (CMS) deviennent de plus en plus importantes. Cet article introduira en détail comment implémenter une fonction de recommandation intelligente de système CMS simple mais efficace via PHP.
Tout d'abord, nous devons concevoir un modèle de données pour stocker des données sur les articles et le comportement des utilisateurs. Un modèle de données de base contient généralement les tableaux suivants:
Afin de réaliser la fonction de recommandation intelligente, il est d'abord nécessaire de collecter des données de comportement des utilisateurs et de les stocker dans le tableau des comportements des utilisateurs. Cela peut être réalisé en ajoutant le code JavaScript correspondant à la page de l'article. Lorsqu'un utilisateur parcourt un article, le code JavaScript enverra une demande à l'arrière-plan, qui stocke les données comportementales de l'utilisateur dans la base de données. Après avoir eu suffisamment de données de comportement des utilisateurs, vous pouvez commencer à implémenter l'algorithme de recommandation.
Dans les systèmes de recommandation intelligents, l'un des algorithmes les plus couramment utilisés est l'algorithme de filtrage collaboratif. Cet algorithme analyse les données de comportement de l'utilisateur, trouve les utilisateurs ayant des intérêts similaires et recommande des articles que d'autres utilisateurs aiment à l'utilisateur actuel.
Voici un exemple de code PHP simple pour recommander des articles en fonction des données de comportement des utilisateurs:
// Obtenez l'utilisateur actuelID $user_id = $_SESSION['user_id']; // Interroger les articles que les utilisateurs ont parcouru $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view'"; $result = mysqli_query($conn, $query); // Construisez un éventail d'articles visualisés $viewed_articles = array(); while $viewed_articles[] = $row['article_id']; // Requête des articles visionnés par d'autres utilisateurs qui ont des articles similaires à ceux visualisés $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$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); // Construisez un tableau d'articles similaires $similar_articles = array(); while $similar_articles[] = $row['article_id']; // Requête des articles recommandés $query = "SELECT * FROM articles WHERE article_id IN (SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$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); // Sortie d'articles recommandés while echo $row['title']; echo $row['content'];Enfin, les articles recommandés doivent être affichés sur la page du système CMS. Selon l'exemple de code ci-dessus, vous pouvez ajouter un module de recommandation à la barre latérale ou en bas de la page de l'article pour afficher des articles recommandés en fonction des données de comportement de l'utilisateur.
Cet article présente comment implémenter une fonction de recommandation intelligente du système CMS simple et efficace via PHP. En collectant des données de comportement des utilisateurs, en concevant des modèles de données raisonnables et en utilisant des algorithmes de filtrage collaboratif, les utilisateurs peuvent être fournis avec des services de recommandation personnalisés, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et l'adhérence du site Web. Bien que cet article montre un exemple simplifié, le système de recommandation intelligent réel peut avoir besoin de considérer plus de facteurs, tels que la popularité de l'article, les balises d'intérêt de l'utilisateur, etc. J'espère que cet article vous sera utile pour comprendre la mise en œuvre de la fonction de recommandation intelligente.
