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インターネットの急速な発展と情報量の急速な増加により、ユーザーはWebページを閲覧するときに多数の情報選択に直面しています。ユーザーエクスペリエンスを強化し、Webサイトの粘着性を高めるために、コンテンツ管理システム（CMS）のスマートな推奨機能がますます重要になっています。この記事では、PHPを介してシンプルだが効率的なCMSシステムインテリジェントな推奨機能を実装する方法を詳細に紹介します。
まず、記事とユーザーの動作データを保存するためのデータモデルを設計する必要があります。基本的なデータモデルには通常、次の表が含まれています。
インテリジェントな推奨機能を実現するには、最初にユーザーの動作データを収集し、ユーザーの動作テーブルに保存する必要があります。これは、対応するJavaScriptコードを記事ページに追加することで実現できます。ユーザーが記事を参照すると、JavaScriptコードは背景にリクエストを送信し、ユーザーの動作データをデータベースに保存します。十分なユーザー動作データを使用した後、推奨アルゴリズムの実装を開始できます。
インテリジェントな推奨システムでは、最も一般的に使用されるアルゴリズムの1つは、共同フィルタリングアルゴリズムです。このアルゴリズムは、ユーザーの動作データを分析し、同様の関心を持つユーザーを見つけ、他のユーザーが現在のユーザーに好む記事を推奨します。
ユーザーの動作データに基づいて記事を推奨するための簡単なPHPコードの例を示します。
// 現在のユーザーを取得しますID $user_id = $_SESSION['user_id']; // ユーザーが閲覧した記事をクエリします $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id = '$user_id' AND action_type = 'view'"; $result = mysqli_query($conn, $query); // 閲覧された記事の配列を作成します $viewed_articles = array(); while $viewed_articles[] = $row['article_id']; // 閲覧した記事と同様の記事を持っている他のユーザーが閲覧した記事をクエリ $query = "SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$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); // 同様の記事の配列を作成します $similar_articles = array(); while $similar_articles[] = $row['article_id']; // 推奨される記事をクエリします $query = "SELECT * FROM articles WHERE article_id IN (SELECT DISTINCT article_id FROM user_actions WHERE user_id != '$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); // 出力推奨記事 while echo $row['title']; echo $row['content'];最後に、推奨される記事をCMSシステムページに表示する必要があります。上記のコードの例によると、ユーザーの動作データに基づいて推奨される記事を表示するために、サイドバーまたは記事ページの下部に推奨モジュールを追加できます。
この記事では、PHPを介してシンプルで効率的なCMSシステムインテリジェントな推奨機能を実装する方法を紹介します。ユーザーの動作データを収集し、合理的なデータモデルを設計し、共同フィルタリングアルゴリズムを使用して、ユーザーにパーソナライズされた推奨サービスを提供し、ユーザーエクスペリエンスとウェブサイトの粘着性を改善できます。この記事は簡素化された例を示していますが、実際のインテリジェントな推奨システムは、記事の人気、ユーザーの関心など、より多くの要因を考慮する必要がある場合があります。この記事がインテリジェントな推奨機能の実装を理解するのに役立つことを願っています。
