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強力なレコメンデーション エンジンを備えたショッピング ウェブサイトの構築: Webman's Shopping アプリケーション ガイド
インターネットの急速な発展に伴い、オンライン ショッピングの方法は日常生活の一部になりました。現代人の生活の重要な部分。ユーザーがより良いショッピング体験をできるようにするには、強力なレコメンデーション エンジンを備えたショッピング ウェブサイトが不可欠です。この記事では、優れたレコメンデーション エンジンを備えた Webman というショッピング アプリを構築する方法について説明します。
まず、Web サイトの基本フレームワークを構築する必要があります。 Python の Django フレームワークを使用すると、安定したショッピング Web サイトを迅速に構築できます。以下は、ショッピング Web サイトの基本フレームワークを構築するために使用される簡単なサンプル コードです。
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('', views.home, name='home'), path('products/', views.product_list, name='product_list'), path('product/<int:product_id>/', views.product_detail, name='product_detail'), ]
上記のコードでは、ホームページ、製品リスト、製品詳細の 3 つのパスを定義します。次に、これらのパスを処理するために、対応するビュー関数を定義する必要があります。
from django.shortcuts import render from .models import Product def home(request): return render(request, 'home.html') def product_list(request): products = Product.objects.all() return render(request, 'product_list.html', {'products': products}) def product_detail(request, product_id): product = Product.objects.get(pk=product_id) return render(request, 'product_detail.html', {'product': product})
上記のコードでは、Django の render
関数を通じて、テンプレート ファイルを view 関数に関連付けます。次に、ページをレンダリングするための対応するテンプレート ファイルを定義する必要があります。
ホームページ テンプレート (home.html) のコードは次のとおりです:
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Webman购物应用</title> </head> <body> <h1>欢迎来到Webman购物应用</h1> </body> </html>
商品リスト テンプレート (product_list.html) のコードは次のとおりです:
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Webman购物应用</title> </head> <body> <h1>产品列表</h1> <ul> {% for product in products %} <li><a href="/product/{{ product.id }}/">{{ product.name }}</a></li> {% endfor %} </ul> </body> </html>
商品詳細テンプレート (product_detail.html) のコードは次のとおりです。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Webman购物应用</title> </head> <body> <h1>{{ product.name }}</h1> <p>{{ product.description }}</p> <p>价格:{{ product.price }}</p> </body> </html>
これで、基本的なショッピング Web サイトを構築できます。次に、強力なレコメンデーション エンジンの実装を開始しましょう。
レコメンデーション エンジンの中核は、ユーザーの好みや行動に基づいて関連製品をユーザーに推奨することです。以下は、ユーザーの好みに基づいてレコメンデーション エンジンを構築するための簡単なサンプル コードです。
from .models import Product, UserBehavior def recommend_products(user_id): user_behavior = UserBehavior.objects.filter(user_id=user_id) viewed_products = user_behavior.filter(action='view') bought_products = user_behavior.filter(action='buy') similar_users = [] for bought_product in bought_products: users = UserBehavior.objects.filter(product_id=bought_product.product_id, action='buy').exclude(user_id=user_id) similar_users.extend(users) recommended_products = [] for similar_user in similar_users: products = UserBehavior.objects.filter(user_id=similar_user.user_id, action='view').exclude(product__in=viewed_products) recommended_products.extend(products) return recommended_products
上記のコードでは、最初にユーザーの閲覧記録と購入記録を取得し、次に同じ製品の他のユーザーの購入行動に基づいて類似のユーザーを見つけます。最後に、同様のユーザーの閲覧行動に基づいて、現在のユーザーに対して推奨事項が作成されます。
上記は単なるサンプル コードであり、実際のレコメンデーション エンジンはより複雑になります。機械学習アルゴリズムとユーザー行動モデルを使用して、レコメンデーション効果を向上させることができます。
上記のコード例を使用すると、強力なレコメンデーション エンジンを備えたショッピング ウェブサイト Webman を構築できます。ユーザーは、自分の興味やニーズに基づいて、パーソナライズされた製品の推奨事項を得ることができます。これにより、ユーザーのショッピング体験が大幅に向上し、購入の可能性が高まります。
この記事で説明するショッピング アプリケーション ガイドラインが、強力なレコメンデーション エンジンを備えたショッピング Web サイトを開発する読者にとって役立つことを願っています。読者の皆様が、ユーザーのニーズを満たす優れたショッピング アプリケーションを構築できることを願っています。
以上が強力なレコメンデーション エンジンを備えたショッピング Web サイトの構築: Webman のためのショッピング アプリケーション ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。