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)

上传者: 40228600 | 上传时间: 2022-05-10 09:05:50 | 文件大小: 1.19MB | 文件类型: RAR
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

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