И
Покупатель тут не причем
Size: a a a
2020 October 20
И
А админ набор добавляет нужные товары как рекомендуемые
R#
Если использовать веб сокеты, это ж получается нужно сервак поднять. А если я буду использовать нгинкс как прокси сервер для веб сокетов, указав рут в конфиге на публик лары, оно так заработает ?
У меня примерно так и сделано было, на этом же серваке
P
вручную связывать - это как доп фича, так же задолбаешься, обычно автоматом собирает из каких-либо более менее статических данных, например из этой же категории, или из статистики покупок других пользователей
И
вручную связывать - это как доп фича, так же задолбаешься, обычно автоматом собирает из каких-либо более менее статических данных, например из этой же категории, или из статистики покупок других пользователей
Это все потом
V
у меня для такого стоит обработка статистики посещения товаров с анализом их покупок и добавлений в корзину c разделением по сессиям..
И
А какой алгоритм?
V
но это "с этим товаром смотрят" больше..
V
а вот похожие ручками менеджеры заполняют )
И
То есть типа после на какой товар он пошел после просмотра текущего?
V
ща, минуту
V
комитнусь
И
а вот похожие ручками менеджеры заполняют )
Ну вот моя ситуация
2020 October 21
V
А какой алгоритм?
По каждому товару собираем инфу кто заходил.. пишем либо айди сессии либо айди юзера.
Ну а дальше собираем все посещалки, логика в том, что для каждого товара брать из сессий ближайшие, условно, 10, за определенный период времени, ну и там уже высчитывать как далеко в каждой сессии находятся товары на - и на + (почему +-10, так проще выставлять коэффициенты для позиции товара, 0.1, 0.2, 0.3 и тд) проходимся так по каждой сессии/юзеру - собираем по таких 20 товаров у каждого и суммируем каждому товару вес посещений... в итоге выйдет массив из большого количества элементов и выбираем оттуда первые n отсортировав по весу который вычислили по посещалкам из сессий..
Ну а дальше собираем все посещалки, логика в том, что для каждого товара брать из сессий ближайшие, условно, 10, за определенный период времени, ну и там уже высчитывать как далеко в каждой сессии находятся товары на - и на + (почему +-10, так проще выставлять коэффициенты для позиции товара, 0.1, 0.2, 0.3 и тд) проходимся так по каждой сессии/юзеру - собираем по таких 20 товаров у каждого и суммируем каждому товару вес посещений... в итоге выйдет массив из большого количества элементов и выбираем оттуда первые n отсортировав по весу который вычислили по посещалкам из сессий..
V
в итоге получаем вот что то такое
V
тут дату завтыкал, сортировка по дате нужна тоже)
H
Доброй ночи, господа знатоки, такая ситуация, знает кто решение?)
V
там жи написано )