请问像"浏览过这个商品的还浏览过这些"这样的功能是怎么实现的?
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所有回答(8)
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就是对玩家之间的兴趣记录，然后推荐，这种功能可大可小
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记录同一个用户当次访问的流览足迹,每日统计
简单说就是 tb表sessionid,商品id
select top 5 商品id from tb as a where a.sessionid in (select sessionid from tb where 商品id=@商品id) group by 商品id order by count(1) desc
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一般来说 ，每个公司的这种功能都是根据自己的情况、算法，显示什么样的数据
1.相当于一个推荐产品（推荐表中跟此产品关联的推荐产品都会被显示于此）
2.订单表中，同一分类的产品购买量top的、库存足够的会被显示于此
3.记录用户访问产品足迹，然后提交数据库，打开此商品时将数据根据算法显示于此（感觉不大可能，因为每天访问量大的话，对服务器压力可想而知）
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这种功能通常有两种实现方式，其一：纯手动编辑推荐，反正用户也不可能知道真假；其二：真正通过数据分析出来的。
对于第二种方法，就是涉及到BI的范畴了，会员浏览记录表，每个MemberId最多记录5条不同的ProductId(假设是5条),当浏览当前商品时：
1.根据ProductId获取所有浏览过该商品的MemberId集合
2.根据MemberId集合查询会员浏览记录表count(ProductId)按照ProductId分组,取前面5条即可
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两个字段 productID,InteList (浏览的列表，用Json存在,比如：["001":"3","002":"003":"0"] 之后浏览Id=001的产品次数是3次)
你读取的时候把json获取，然后转成list，每次Crud操作，进行修改，就行了。
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一般这种情况叫做关联分析，在数据挖掘里面有这方面的算法
可以参考 http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms174916.aspx
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做起来太麻烦。。。用友荐吧。。。。
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推荐引擎系统吧，apache项目组下面有个mahout项目，国内的话百分点推荐引擎，我校外实习导师给我推荐的这个东西，但是好难。于是跑去学安卓了...