某淘鞋網(wǎng)的商品個性化推薦畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-07-25 16:20 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 or(int i=0。i5。i++){ type_frequency[i][0]=type_list[i][0]。 type_frequency[i][1]=getfrequency(type_list[i][1])。 }//類型前五名的頻率for(int i=0。i25。i++){ for(int j=0。j5。j++) { hot[i][1]=weight(brand_frequency[j][1],type_frequency[j][1])。 }}//產(chǎn)生熱度表?xiàng)l目的權(quán)重sort（hot)。//根據(jù)權(quán)重產(chǎn)生全國熱度表procedure weight(brand_frequency[j][1],type_frequency[j][1])double result。result=brand_frequency[j][1]*type_frequency[j][1]。return result。、生成省份熱門表算法：算法二：生成每日省份熱度表輸入：近十五日某省份數(shù)據(jù)集Di；輸出：該省份熱度表；ArrayList brand_list[getCount][2]。for(int i=0。igetCount。i++){ brand_list[i][1] = countbrand(D)。 }sort(brand_list[i][1])。//品牌頻數(shù)和排序；ArrayList type_list[getCount][2]。for(int i=0。igetCount。i++){ type_list[i][1] = counttype(D)。 }sort(type_list[i][1])。//類型頻數(shù)和排序；ArrayList hot_temp[5][5]。for(int i=0。i5。i++){ for(int j=0。j5。j++) { hot[i][j]={brand_list[i][0],type_list[j][0]}。 }}ArrayList hot[25][2]。for(int i=0。i25。i++){for(int j=0。j5。j++){ hot[i][0]={hot_temp[j][0]+,hot_temp[0][j]}。 }//產(chǎn)生無排序的熱度備選數(shù)組；ArrayList brand_frequency[5][2]。for(int i=0。i5。i++){ brand_frequency[i][0]=brand_list[i][0]。 brand_frequency[i][1]=getfrequency(brand_list[i][1])。 }//品牌前五名的頻率ArrayList type_frequency[5][2]。for(int i=0。i5。i++){ type_frequency[i][0]=type_list[i][0]。 type_frequency[i][1]=getfrequency(type_list[i][1])。 }//類型前五名的頻率for(int i=0。i25。i++){ for(int j=0。j5。j++) { hot[i][1]=weight(brand_frequency[j][1],type_frequency[j][1])。 }}//產(chǎn)生熱度表?xiàng)l目的權(quán)重sort（hot)。//根據(jù)權(quán)重產(chǎn)生該省份熱度表procedure weight(brand_frequency[j][1],type_frequency[j][1])double result。result=brand_frequency[j][1]*type_frequency[j][1]。return result。、生成隨機(jī)推薦表算法算法三：產(chǎn)生隨機(jī)推薦表輸入：品牌數(shù)據(jù)集D_brand,各品牌對應(yīng)類型數(shù)據(jù)集Di_type。輸出：隨即推薦數(shù)據(jù)表ArrayList random_list[][] = brand_list。for(int i=0。igetCount(brand)。i++){ random_list[i][1] = find_TopData_itemset(Di_Type)。 //產(chǎn)生隨機(jī)推薦表}、抽取歷史記錄生成推薦表算法：算法四：產(chǎn)生隨機(jī)推薦表輸入：品牌數(shù)據(jù)集D_brand,各品牌對應(yīng)類型數(shù)據(jù)集Di_type。輸出：隨即推薦數(shù)據(jù)表ArrayList random_list[][] = brand_list。for(int i=0。igetCount(brand)。i++){ random_list[i][1] = find_TopData_itemset(Di_Type)。 //產(chǎn)生隨機(jī)推薦表}、生成新用戶推薦列表算法：算法四：產(chǎn)生新人推薦表輸入：該搜索日期全國熱度表D，該搜索日期新人所在省份熱度表Di，隨機(jī)推薦表D_random,品牌及其男女屬性對應(yīng)表D_gender輸出：新人推薦列表ArrayList remend_list[7][3]。remend_list[0][1]=find_item(D,1)。remend_list[1][1]=find_item(D,2)。//抽取全國熱門表前兩條數(shù)據(jù)；remend_list[2][1]=find_item(Di,1)。remend_list[3][1]=find_item(Di,2)。remend_list[4][1]=find_item(Di,3)。//抽取省份熱門表前三條數(shù)據(jù)；number1 = (0,getCount(random_list))。number2 = (0,getCount(random_list))。remend_list[5][1]=find_item(D_random,number1)。remend_list[6][1]=find_item(D_random,number2)。//抽取隨機(jī)推薦表兩條數(shù)據(jù)for(int i=0。i7。i++){ remend_list[i][2]=getGender(remend_list[i][0],D_gender)。}//根據(jù)品牌及其男女屬性對應(yīng)表得出男女屬性；procedure getGender(remend_list[i][0],D_gender):int number。when brand = remend_list[i][0])get gender = D_gender(brand)。switch(gender){ case 0: { number = (1,2)。 if(number = 2) return 男； else return 女；} break。 case 1: return女； break。 case 2: return男。 break。}、生成老用戶推薦列表算法：算法六：產(chǎn)生老客戶推薦表輸入：該搜索日期全國熱度表D，該搜索日期老客戶所在省份熱度表Di，隨機(jī)推薦表D_random,品牌及其男女屬性對應(yīng)表D_gender，四條推薦列表remend_search。輸出：老客戶推薦列表ArrayList remend_list[7][3]。remend_list[0][1]=find_item(D,1)。//抽取全國熱門表第一條數(shù)據(jù)；remend_list[1][1]=find_item(Di,1)。//抽取省份熱門表第一條數(shù)據(jù)；number1 = (0,getCount(random_list))。remend_list[2][1]=find_item(D_random,number1)。//抽取隨機(jī)推薦表兩條數(shù)據(jù)remend_list[3][1]=find_item(remend_search,1)。remend_list[4][1]=find_item(remend_search,2)。remend_list[5][1]
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