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php内容推荐实现

2026-02-15 16:36:48PHP

PHP内容推荐实现方法

基于用户行为的推荐

通过分析用户历史行为数据（如浏览记录、购买记录、点赞等）生成推荐内容。可以使用协同过滤算法，根据相似用户的行为推荐内容。

php内容推荐实现

// 示例：基于用户浏览历史的简单推荐
$userHistory = getUserHistory($userId);
$similarUsers = findSimilarUsers($userId);
$recommendations = [];

foreach ($similarUsers as $similarUser) {
    $similarUserHistory = getUserHistory($similarUser);
    $recommendations = array_merge($recommendations, array_diff($similarUserHistory, $userHistory));
}

$recommendations = array_unique($recommendations);

基于内容的推荐

分析内容本身的特征（如标签、分类、关键词等）进行推荐。计算内容相似度，推荐与用户偏好相似的内容。

// 示例：基于内容标签的推荐
function getContentRecommendations($userId) {
    $userPreferences = getUserPreferences($userId);
    $allContents = getAllContents();
    $scoredContents = [];

    foreach ($allContents as $content) {
        $similarity = calculateSimilarity($userPreferences, $content['tags']);
        $scoredContents[$content['id']] = $similarity;
    }

    arsort($scoredContents);
    return array_slice($scoredContents, 0, 10, true);
}

混合推荐系统

结合用户行为和内容特征的多维度推荐。可以设置权重平衡两种推荐方式的结果。

// 示例：混合推荐
$behavioralRecs = getBehavioralRecommendations($userId);
$contentRecs = getContentRecommendations($userId);
$finalRecommendations = [];

foreach ($behavioralRecs as $itemId => $score) {
    $finalRecommendations[$itemId] = $score * 0.6;
}

foreach ($contentRecs as $itemId => $score) {
    if (isset($finalRecommendations[$itemId])) {
        $finalRecommendations[$itemId] += $score * 0.4;
    } else {
        $finalRecommendations[$itemId] = $score * 0.4;
    }
}

arsort($finalRecommendations);