phpcms 文章推荐

<?php
// 假设我们有一个文章数据库表 articles，包含 id, title, content 等字段

// 获取用户的浏览历史
$user_history = getUserHistory();

// 获取所有文章
$articles = getAllArticles();

// 计算每篇文章与用户浏览历史的相似度
$similarities = [];
foreach ($articles as $article) {
    $similarity = calculateSimilarity($article, $user_history);
    $similarities[$article['id']] = $similarity;
}

// 按相似度排序
arsort($similarities);

// 获取前 10 篇相似度最高的文章
$recommended_articles = array_slice($similarities, 0, 10);

// 输出推荐文章
foreach ($recommended_articles as $article_id => $similarity) {
    $article = getArticleById($article_id);
    echo "Title: " . $article['title'] . " - Similarity: " . $similarity . "<br>";
}

// 获取用户浏览历史
function getUserHistory() {
    // 这里可以从数据库或缓存中获取用户的浏览历史
    return ['article1', 'article2', 'article3'];
}

// 获取所有文章
function getAllArticles() {
    // 这里可以从数据库中获取所有文章
    return [
        ['id' => 'article1', 'title' => 'Article 1', 'content' => 'Content of article 1'],
        ['id' => 'article2', 'title' => 'Article 2', 'content' => 'Content of article 2'],
        ['id' => 'article3', 'title' => 'Article 3', 'content' => 'Content of article 3'],
        // 其他文章...
    ];
}

// 计算相似度
function calculateSimilarity($article, $user_history) {
    // 这里可以使用一些文本相似度算法，如余弦相似度、Jaccard 相似度等
    // 这里简单示例，假设相似度为随机数
    return rand(0, 1);
}

// 根据文章 ID 获取文章
function getArticleById($article_id) {
    // 这里可以从数据库中获取文章
    return ['id' => $article_id, 'title' => 'Article ' . $article_id, 'content' => 'Content of article ' . $article_id];
}
?>