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基于nodejs大数据的个性化商品推荐设计与实现.rar(含源码+系统实现说明)

自定义生成模拟数据。规则如下：商品的综合评价分数（grade）占30%的权值商品的更新时间（updateTime）占10%的权值商品的价格（grade）占10%的权值商品和用户搜索内容的相似度（similarity）占40%的权值商品的所在城市和用户注册的城市（city===cityOfUser）占3%的权值商品的所在城市和用户访问城市（city===visitCity）占7%的权值总权值（weight）越高，推荐排名就越靠前

2022-05-10 09:05:50 1.19MB big data 大数据 个性化商品推荐

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