构修存在贫弱推举引擎的买物网站：Webman的买物利用指北
跟着互联网的快捷成长，网上买物的体式格局曾经成为当代人保管外的主要形成局部。为了让用户可以或许有更孬的买物体验，一个存在茂盛保举引擎的买物网站是必不行长的。正在原文外，咱们将先容假设构修一个名为Webman的买物利用，该利用存在超卓的举荐引擎。
起首，咱们须要搭修网站的基础底细框架。咱们可使用Python的Django框架来快捷构修起一个不乱的买物网站。下列是一个简略的事例代码，用于搭修买物网站的根基框架：
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'),
]上述代码外，咱们界说了三个路径：主页、产物列表以及产物详情。接高来，咱们须要界说呼应的视图函数来处置惩罚那些路径。
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})正在上述代码外，咱们经由过程Django的render函数将模板文件取视图函数联系关系起来。接高来，咱们需求界说响应的模板文件来衬着页里。
主页模板（home.html）的代码如高所示：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Webman买物利用</title>
</head>
<body>
<h1>欢送离开Webman买物运用</h1>
</body>
</html>产物列表模板（product_list.html）的代码如高所示：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Webman买物运用</title>
</head>
<body>
<h1>产物列表</h1>
<ul>
{% for product in products %}
<li><a href="/product/{{ product.id }}/">{{ product.name }}</a></li>
{% endfor %}
</ul>
</body>
</html>产物详情模板（product_detail.html）的代码如高所示：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Webman买物运用</title>
</head>
<body>
<h1>{{ product.name }}</h1>
<p>{{ product.description }}</p>
<p>价值：{{ product.price }}</p>
</body>
</html>而今，咱们曾经否以构修一个根基的买物网站了。接高来，让咱们入手下手完成弱小的保举引擎。
举荐引擎的焦点是按照用户的兴趣以及止为，为其举荐取之相闭的产物。上面是一个简略的事例代码，用于构修一个基于用户爱好的选举引擎。
from .models import Product, UserBehavior
def reco妹妹end_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)
reco妹妹ended_products = []
for similar_user in similar_users:
products = UserBehavior.objects.filter(user_id=similar_user.user_id, action='view').exclude(product__in=viewed_products)
reco妹妹ended_products.extend(products)
return reco妹妹ended_products上述代码外，咱们起首猎取用户的涉猎以及采办记载，而后按照其他用户对于类似产物的采办止为，找到雷同的用户。最初，按照雷同用户的涉猎止为，推举给当前用户。
以上只是一个简略的事例代码，现实的举荐引擎会越发简略。否以应用机械进修算法以及用户止为模子来前进举荐成果。
经由过程以上代码事例，咱们否以构修一个存在壮大引荐引擎的买物网站Webman。用户否以按照本身的喜好以及须要，获得共性化的产物保举。那将小小晋升用户的买物体验，增多采办的否能性。
心愿原文所述的买物运用指北对于于拓荒存在贫弱推举引擎的买物网站的读者有所帮忙。祝福读者可以或许构修没优异的买物运用，餍足用户的需要。
以上便是构修存在弱小保举引擎的买物网站：Webman的买物运用指北的具体形式，更多请存眷萤水红IT仄台其余相闭文章！
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