Merkliste
Die Merkliste ist leer.
Der Warenkorb ist leer.
Kostenloser Versand möglich
Kostenloser Versand möglich
Bitte warten - die Druckansicht der Seite wird vorbereitet.
Der Druckdialog öffnet sich, sobald die Seite vollständig geladen wurde.
Sollte die Druckvorschau unvollständig sein, bitte schliessen und "Erneut drucken" wählen.
E-Commerce-Website mit integriertem Empfehlungssystem
ISBN/GTIN

E-Commerce-Website mit integriertem Empfehlungssystem

Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
BuchKartoniert, Paperback
EUR43,90

Produktbeschreibung

In diesem Abstract wird die Entwicklung einer E-Commerce-Webanwendung unter Verwendung des Djangoframeworks vorgestellt, die die TF-IDF-Vektorisierungstechnik und Kosinusähnlichkeit für eine effiziente Suchfunktionalität beinhaltet. Die Webanwendung zielt darauf ab, den Nutzern ein nahtloses und intuitives Einkaufserlebnis zu bieten. Das Django-Framework bietet eine robuste und skalierbare Plattform für die Entwicklung von Webanwendungen. Es bietet eine hohe Abstraktionsebene, die es den Entwicklern ermöglicht, sich auf die Anwendungslogik zu konzentrieren und nicht auf Details auf niedriger Ebene. Durch den Einsatz von Django profitiert die E-Commerce-Anwendung von Funktionen wie URL-Routing, Datenbankmanagement und Benutzerauthentifizierung. Für diese Suchfunktionen verwendet die Anwendung die TF-IDF-Vektorisierungstechnik (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF berechnet die Bedeutung eines Begriffs in einem Dokument unter Berücksichtigung seiner Häufigkeit im Dokument und seiner Seltenheit im Gesamtkorpus. Diese Technik ermöglicht eine effiziente Darstellung von Textdaten und damit schnelle und genaue Suchergebnisse. Die Cosinus-Ähnlichkeit, ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren, wird verwendet, um die Relevanz zwischen der Suchanfrage und den als TF-IDF-Vektoren dargestellten Dokumenten zu berechnen.
Weiterlesen

Details

ISBN/GTIN978-620-7-26832-0
ProduktartBuch
EinbandKartoniert, Paperback
Erscheinungsdatum19.03.2024
Seiten64 Seiten
SpracheDeutsch
Artikel-Nr.28493243
KatalogZeitfracht
Datenquelle-Nr.N3000002057644
Weitere Details

Bewertungen

Autor/in

Dr. Meenu Vijarania, Außerordentliche Professorin, K R Mangalam University.Dr. Swati Gupta, Außerordentliche Professorin, K R Mangalam Universität.

Weitere Produkte von Vijarania, Meenu

Weitere Produkte von Gupta, Swati

Schlagworte

Zeitfracht