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Erstellen einer Shopping-Website mit einer leistungsstarken Empfehlungs-Engine: Webmans Leitfaden für Shopping-Anwendungen

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Freigeben： 2023-08-25 10:13:53

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Erstellen einer Shopping-Website mit einer leistungsstarken Empfehlungs-Engine: Webmans Leitfaden für Shopping-Anwendungen

Erstellen einer Shopping-Website mit einer leistungsstarken Empfehlungs-Engine: Webman's Shopping Application Guide

Mit der rasanten Entwicklung des Internets ist Online-Shopping zu einem wichtigen Teil des Lebens moderner Menschen geworden. Um Benutzern ein besseres Einkaufserlebnis zu ermöglichen, ist eine Shopping-Website mit einer leistungsstarken Empfehlungsmaschine unerlässlich. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie eine Shopping-App namens Webman erstellen, die über eine großartige Empfehlungs-Engine verfügt.

Zuerst müssen wir das Grundgerüst der Website erstellen. Wir können das Django-Framework von Python verwenden, um schnell eine stabile Shopping-Website zu erstellen. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode zum Erstellen des Grundgerüsts einer Shopping-Website:

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'),
]

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Im obigen Code definieren wir drei Pfade: Startseite, Produktliste und Produktdetails. Als nächstes müssen wir die entsprechenden Ansichtsfunktionen definieren, um diese Pfade zu verarbeiten.

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})

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Im obigen Code verknüpfen wir die Vorlagendatei über die Funktion render von Django mit der Ansichtsfunktion. Als nächstes müssen wir die entsprechende Vorlagendatei zum Rendern der Seite definieren.

Der Code für die Homepage-Vorlage (home.html) sieht so aus:

<!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>

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Der Code für die Produktlisten-Vorlage (product_list.html) sieht so aus:

<!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>

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Der Code für die Produktdetail-Vorlage (product_detail.html ) sieht so aus:

<!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>

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Jetzt können wir eine einfache Shopping-Website erstellen. Beginnen wir als Nächstes mit der Implementierung einer leistungsstarken Empfehlungs-Engine.

Der Kern der Empfehlungsmaschine besteht darin, Benutzern verwandte Produkte basierend auf ihren Vorlieben und Verhaltensweisen zu empfehlen. Nachfolgend finden Sie einen einfachen Beispielcode zum Erstellen einer Empfehlungs-Engine basierend auf Benutzerpräferenzen.

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

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Im obigen Code erhalten wir zunächst die Browsing- und Kaufdatensätze des Benutzers und finden dann ähnliche Benutzer basierend auf dem Kaufverhalten anderer Benutzer für dasselbe Produkt. Abschließend werden dem aktuellen Benutzer Empfehlungen basierend auf dem Surfverhalten ähnlicher Benutzer gegeben.

Das Obige ist nur ein einfacher Beispielcode, die eigentliche Empfehlungs-Engine wird komplexer sein. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen und Nutzerverhaltensmodellen können Empfehlungseffekte verbessert werden.

Mit dem obigen Codebeispiel können wir eine Shopping-Website Webman mit einer leistungsstarken Empfehlungs-Engine erstellen. Benutzer können personalisierte Produktempfehlungen basierend auf ihren Interessen und Bedürfnissen erhalten. Dadurch wird das Einkaufserlebnis des Benutzers erheblich verbessert und die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht.

Ich hoffe, dass der in diesem Artikel beschriebene Leitfaden für Einkaufsanwendungen für Leser hilfreich ist, die eine Einkaufswebsite mit einer leistungsstarken Empfehlungsmaschine entwickeln möchten. Ich wünsche mir, dass die Leser hervorragende Einkaufsanwendungen erstellen können, die den Bedürfnissen der Benutzer gerecht werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen einer Shopping-Website mit einer leistungsstarken Empfehlungs-Engine: Webmans Leitfaden für Shopping-Anwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!