如何用PHP实现推荐系统的实时个性化推荐
推荐系统已经成为了许多网站和应用程序的重要组成部分。它可以根据用户的兴趣和行为习惯提供个性化的推荐内容，提高用户体验和网站的整体效果。在本文中，我将介绍如何使用PHP实现一个简单的推荐系统，并演示如何实时地进行个性化推荐。
推荐系统的基本原理是根据用户的历史行为和其他用户的行为，预测用户可能感兴趣的内容，并将这些内容推荐给用户。为了实现个性化推荐，我们需要收集用户的行为数据，例如用户浏览的网页、点击的按钮等。这些数据将被用于构建用户兴趣模型，并根据该模型进行推荐。
首先，我们需要创建一个数据库来存储用户的行为数据。我们将使用MySQL作为数据库引擎，并创建一个名为"actions"的表来存储用户行为数据。表的结构如下：
CREATE TABLE actions (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
user_id INT,
action VARCHAR(255),
item_id INT,
timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
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接下来，我们需要编写PHP代码来捕获用户的行为，并将其存储到数据库中。以下是一个示例代码，用于捕获用户的点击行为并将其存储到数据库中：
