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Django -根据品牌和其他特征分类的过滤产品

Django是一个开源的高级Web应用框架,使用Python语言编写。它遵循MVC(模型-视图-控制器)的设计模式,提供了一套强大的工具和功能,用于快速开发安全、可扩展的Web应用程序。

Django的主要特点包括:

  1. 高效的开发:Django提供了许多内置的功能和工具,如ORM(对象关系映射)、表单处理、认证系统等,可以大大加快开发速度。
  2. 安全性:Django具有内置的安全机制,包括防止常见的Web安全漏洞(如跨站脚本攻击、SQL注入等)的防护措施。
  3. 可扩展性:Django采用模块化的设计,允许开发人员根据需求添加或删除功能模块,使应用程序更加灵活和可扩展。
  4. 多数据库支持:Django支持多种数据库后端,包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等,开发人员可以根据项目需求选择适合的数据库。
  5. 自动化管理:Django提供了一个强大的管理界面,可以方便地管理数据库模型、用户权限、数据导入导出等操作。
  6. 社区支持:Django拥有庞大的开发者社区,提供了丰富的文档、教程和插件,开发人员可以轻松获取帮助和资源。

Django适用于各种Web应用程序的开发,包括但不限于:

  1. 社交网络和博客平台:Django提供了用户认证、权限管理、内容发布等功能,非常适合构建社交网络和博客平台。
  2. 电子商务网站:Django的高效开发和安全性能使其成为构建电子商务网站的理想选择。
  3. 内容管理系统(CMS):Django的模型和视图系统使其非常适合构建内容管理系统,可以轻松管理和发布内容。
  4. 数据分析和可视化平台:Django可以与数据分析和可视化库(如Pandas、Matplotlib)结合使用,构建强大的数据分析和可视化平台。

腾讯云提供了一系列与Django相关的产品和服务,包括:

  1. 云服务器(CVM):提供高性能、可扩展的云服务器实例,用于部署Django应用程序。
  2. 云数据库MySQL:提供稳定可靠的云数据库服务,支持与Django的无缝集成。
  3. 云存储(COS):提供高可用、高可靠的对象存储服务,用于存储和分发Django应用程序的静态文件。
  4. 腾讯云CDN:提供全球加速的内容分发网络,用于加速Django应用程序的访问速度。
  5. 腾讯云监控:提供实时监控和告警功能,帮助开发人员及时发现和解决Django应用程序的问题。

更多关于腾讯云与Django相关的产品和服务信息,您可以访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

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所有物品特征缓存 把推荐服务暴露出去(django flask)需要推荐结果服务 把用户id传递过来 根据id找到召回结果 根据id找到缓存用户特征 根据召回结果物品Id 找到物品特征...# m: 用户对应行为次数 # 该偏好权重比例,次数上限仅供参考,具体数值应根据产品业务场景权衡 # pv: if m<=20: score=0.2*m; else score=4 #...实时产生推荐结果 CTR预测模型 + 特征 ==> 预测结果 ==> TOP-N列表 七、推荐算法 协同过滤(召回) 1.基于用户:为用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢物品 (1)首先根据用户对物品打分情况...,挖掘用户物品隐含兴趣隐含特征,弥补协同过滤模型处理稀疏矩阵能力不足问题。】...引入特征域感知概念,对特征根据性质不同进行分类,不同分类就是不同域。对于每个特征,针对不同交叉域要学习不同隐向量特征

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根据缺陷(bug)标题、描述等相关特征信息,对缺陷严重程度等级(1-6)级进行分类,用到相关技术: 1、常用建模/数据分析方法编写,处理缺失值、数据离散化、归一化、one-hot编码、字符串索引、...,采用django搭建后台,前端通过拖拽数据处理功能操作,将数据/数据处理流程/建模方法等数据传到后端,后端根据传过来参数,结合第一阶段编写好方法对数据进行处理建模,并将结果返回前端进行相关图表展示...one-hot分箱转化成数值参与模型运算,在建模过程中,考虑到不同特征下预测结果不一样,编写随机算法选择特征与手动选择特征进行结果比较,也通过在相同特征下选择不同算法模型进行预测,得出结果进行比较,...2、对抓取到数据进行清洗过滤,结构化存到数据库,根据爬取过程中遇到一些反爬手段,优化自己程序 3、对爬取到数据,通过matplotlib生成直方图、条形图、散点图、饼图、词云等,多维度展示分析数据...项目三:网站开发 1、开发网页,根据需求和产品、程序沟通一些功能需求实现对界面的改善 2、根据阶段性需求,做些页面,编写HTML、CSS、JavaScript代码 3、织梦、Discuz建站、域名解析

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二、 用户画像作用 在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统基础性工作,其作用总体包括: (1)精准营销:根据历史用户特征,分析产品潜在用户用户潜在需求,针对特定群体,利用短信、...(2)用户统计:根据用户属性、行为特征对用户进行分类后,统计不同特征用户数量、分布;分析不同用户画像群体分布特征。...由于基于一个目标的画像,其标签是在动态扩展,所以其标签体系也没有统一模板,在大分类上,与自身业务特征有很大关联,在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考:横向是产品内数据产品外数据,纵向是线上数据线下数据...而正中间则是永恒不变“人物基础属性”。 如果说其他分类因企业特征而定,那么只有人物特征属性(至于名字叫什么不重要,关键是内涵)是各家企业不能缺失板块。...通过文本挖掘方法,我们从数据中尽可能多提取事实数据信息,如人口属性信息,用户行为信息,消费信息等。其主要使用算法是分类聚类。分类主要用于预测新用户,信息不全用户信息,对用户进行预测分类

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深度学习在推荐领域应用

这就是基于用户协同过滤,其重点是如何找到相似的用户。因为只有准确找到相似的用户才能给出正确推荐。而找到相似用户方法,一般是根据用户基本属性贴标签分类,再高级点可以用上用户行为数据。...在神经网络深度学习算法出现后,提取特征任务就变得可以依靠机器完成,人们只要把相应数据准备好就可以了,其他数据都可以提取成向量形式,而社交关系作为一种图结构,如何表示为深度学习可以接受向量形式,而且这种结构还需要有效还原原结构中位置信息...第二篇论文,主要讲的是node2vec,这也是本文用到主要算法之一。node2vec主要用于处理网络结构中分类链路预测任务,具体来说是对网络中节点特征向量表示方法。...(b)用户标签特征处理 根据步骤a中用户属性信息已有的部分受众标签系统。利用GBDT算法(可以直接用xgboost)将没有标签受众全部打上标签。这个分类问题中请注意处理连续值变量以及归一化。.... ---- 三、结果 我司算法团队根据Lookalike思想完整实现其算法,并在实际产品中投入试用。针对某客户(乳品领域世界排名前三品牌主)计算出结果(部分): ?

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规则标签 规则标签是在企业获取其他用户数据基础上,针对用户行为规律得到数据,在实际绘制过程中,一般由业务人员技术人员共同协商确定,例如有效用户、潜在用户、铁粉等。...标签体系简介 标签是人为设定根据业务场景需求,对目标对象运用一定算法得到高度精炼特征标识。...标签是对对象某个维度特征描述与刻画,是某一种用户特征符号表示,每一种标签都规定了我们观察认识描述对象一个角度,用于对象标注、刻画、分类特征提取。...也可按描述对象分类。 标签分类 现实世界中标签还有三种表现形态:实物标签、网络标签电子标签。...两种方式选择需要结合产品周期用户体量运用,无论何种方式,人工都需要持续根据产品业务场景对标签规则进行调整优化,切记图省事忽略标签体系优化,标签数据模糊,用户画像自然也会立不住,产品设计也会差强人意

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Django_rest框架电商项目实践项目(一篇文章讲清楚电商项目)项目的创建与基本配置,所有接口代码,项目代码已给

商品列表后台接口 序列器 view代码 url代码 实现分页(传limit offset) 实现根据字段进行排序模糊搜索 商品分类查询 view代码 url代码 前端调用书写 在分类查询基础上面...订单 订单列表展示 序列器 view url 下单操作,删除操作 view url 需求 做一个电商项目,就是卖不同品牌电脑,可以根据不同品牌进行查询,还有对订单crud,还有用户会员中心功能模块...实现根据字段进行排序模糊搜索 以上可以实现对列表查询,并且实现了分页,但是现在我们想要根据某一个字段进行排序模糊搜索,我们可以在对应接口里面的view代码里面这样配置 filter_backends...search=华为手机01 商品分类查询 因为商品表里面有一个外键,就是产品分类 view代码 class ProductListByCategoryView(generics.ListAPIView...category=6 product_list_by_category就是我们第二个接口名字,category是分类字段,当前数据库中有2个分类 category 根据这个字段,查询对应分类产品

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文章目录 一、首页功能完善 1.轮播图实现 2.新品功能开发 3.商品系列分类展示功能 二、商品相关数量功能实现 1.商品点击数、收藏数功能实现 2.商品库存量销量功能实现 三、DRF缓存设置 1.使用...3.商品系列分类展示功能 商品系列分类包括左侧导航栏右侧商品列表,大类对应多个品牌、大类对应多个小类、大类对应多个商品,即包含3个一对多关系,在定义序列化时需要嵌套定义。...2.配置Redis缓存 之前配置缓存都是使用Local Memory Cache即本地内存进行缓存Django重启之后就会消失,Redis作为backend进行了扩展优化。...缓存应该考虑请求内容格式是HTML还是json,请求是否包含参数等等问题,这可以根据Redis键值观察出来,需要使用第三方库django-redis,通过命令pip install django-redis...可以看到,相同请求多次访问,Redis也不会增加数据,只有进行了不同类型请求才会增加数据,django-redis根据请求不同类型生成key,以区分不同类型请求。

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个性化推荐系统(四)--- 推荐系统服务端

影响了线上业务持续发展,产品需求及时上线。        ...,根据自己流量情况动态调整资源,可以既保证资源最大化利用,又可以很好应对618,双11等流量大促情况。         ...当前今日头条,淘宝等个性化推荐服务均是构建在微服务架构之上,整个流程是根据用户信息拉取分类召回集,过滤已经曝光过,已经购买过等分类召回集,根据分类召回集拉取素材,过滤相应曝光,已购买等素材信息,对数据进行品牌...线上服务接入GBDT,深度学习DNN等模型后,需要根据素材信息,拉取用户,分类素材,用户素材交互特征,场景特征等多个维度几十个特征,这样特征需要每个用户实时拉取成千上万组,对于线上服务性能稳定性是极大挑战...再一次扩大召回集,需要将服务拆成分布式,微服务节点只拉取分类召回集,素材找回集特征数据由模型计算节点处理。

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