php开发的二手回收网站实现用户浏览路线推荐功能
引言：
随着二手回收行业的快速发展，越来越多的人开始关注二手物品的回收与再利用。为了方便用户寻找合适的回收站点，并提升用户体验，我们决定在二手回收网站上增加用户浏览路线推荐功能。本文将介绍如何使用PHP开发这一功能，并附上代码示例。
一、需求分析：
根据需求分析，我们需要实现以下功能：
- 根据用户提供的当前位置自动推荐附近的回收站点；
- 根据用户浏览过的站点记录，推荐下一个站点；
- 根据用户的浏览习惯，推荐感兴趣的站点。
二、技术选型：
由于PHP具有广泛的开发群体和丰富的类库，因此我们选择PHP作为开发语言。为了方便开发，我们结合使用MySQL作为数据库管理系统。
三、实现步骤：
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；
- 创建数据库：
首先，我们需要创建一个数据库来存储回收站点的信息和用户的浏览记录。
CREATE DATABASE recycle_db;
USE recycle_db;
CREATE TABLE sites (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
address VARCHAR(100) NOT NULL,
latitude DOUBLE NOT NULL,
longitude DOUBLE NOT NULL
);
CREATE TABLE user_history (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id INT NOT NULL,
site_id INT NOT NULL,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
FOREIGN KEY (site_id) REFERENCES sites(id)
);- 获取用户当前位置：
使用Geolocation API获取用户的当前位置信息。在前端页面中，通过JavaScript代码获取用户的经纬度信息，并将其传递给PHP后端。
得推二手商城系统是一个类似于咸鱼商城的PHP商城系统源码，包含了商城，圈子，回收，金币兑换，签到等多个模块，可以快速搭建二手商城交易平台。系统支持wap\公众号\小程序\APP。 功能介绍： 1.网站设置：站点信息，支付配置，短信配置，邮箱配置等 2.账户管理：账户审核，实名认证，用户充值，黑名单等 3.订单管理：商品订单、确认、发货、退货等 4.商品管理：商
navigator.geolocation.getCurrentPosition(function(position) {
const lat = position.coords.latitude;
const lon = position.coords.longitude;
// 将经纬度信息发送给后端
$.post("recommend.php", {lat: lat, lon: lon}, function(data) {
// 处理后端返回的推荐结果
console.log(data);
});
});- 根据用户当前位置推荐附近的回收站点：
在后端PHP代码中，根据用户提供的经纬度信息，查询数据库并计算用户当前位置与回收站点之间的距离，然后按照距离升序返回推荐结果。
- 根据用户浏览记录推荐下一个站点：
我们可以使用用户的浏览历史来推荐下一个站点。首先，根据用户的ID从user_history表中查询用户浏览过的站点ID。然后，根据站点的访问次数进行排序，推荐访问次数较多的站点。
$query = "SELECT site_id FROM user_history WHERE user_id=$user_id";
$result = mysqli_query($conn, $query);
$visited_sites = [];
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
$visited_sites[] = $row["site_id"];
}
// 根据站点访问次数进行排序
$query = "SELECT site_id, COUNT(*) AS visit_count FROM user_history WHERE site_id NOT IN (" . implode(",", $visited_sites) . ") GROUP BY site_id ORDER BY visit_count DESC";
$result = mysqli_query($conn, $query);
// 处理查询结果
$data = mysqli_fetch_assoc($result);
$next_site_id = $data["site_id"];- 根据用户的浏览习惯推荐感兴趣的站点：
我们可以使用协同过滤算法来推荐用户感兴趣的站点。该算法基于用户之间的相似性，通过利用其他用户的历史行为来帮助推荐。
具体实现过程略，建议使用开源的机器学习库如TensorFlow或scikit-learn来进行推荐算法的实现。
结论：
通过实现以上功能，我们成功地为二手回收网站增加了用户浏览路线推荐功能。用户可以根据自己的位置、浏览历史和兴趣，方便地找到附近的回收站点，并获得个性化的推荐。这不仅提升了用户体验，还促进了二手物品的回收与再利用。
