阶段一-02.分类，推荐，搜索，评价，购物车开发-第4章 商品搜索功能开发-4-4 商品搜索- 实现分类搜索商品查询

service层

增加方法


方法和上面的方法基本一样 。只有这两个地方需要改一下。

controller层

maven install 测试

重启服务

前端页面测试


排序正常

结束

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时间： 2024-07-30 18:30:23

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下面关于新商品一些商家的推荐. 下面这些没一个都是一个分类,滚动条向上滚动,下面的一个个分类数据都展示出来.判断页面的滚动,实现懒加载. 滚动条触底后,会把下一个要展示的商品分类懒加载. 前端的代码 scroll的滚动的监听, index就是我们的vue的对象.在页面的最上方定义的 首先获取当前的分类的list catIndex html内容的渲染.rootCat就是一个json对象. 右侧包含最新的6个商品 后端 多表关联查询,一个是分类表,一个是商品表. 商品表的表结构. cat_id:子分

加入商品分类信息，考虑用户所处阶段的 图模型 推荐算法 Rws(random walk with stage)

场景: 一个新妈妈给刚出生的宝宝买用品,随着宝宝的长大,不同的阶段需要不同的物品. 这个场景中涉及到考虑用户所处阶段,给用户推荐物品的问题. 如果使用用户协同过滤,则需要根据购买记录,找到与用户处于同一阶段的用户. 不加入分类信息,单纯使用物品信息,则可能因为买了不同牌子的尿布,而判断为非相似用户, 所以加入商品分类信息 算法步骤: 1.   加入分类信息 1)   根据时间将用户交易记录分成若干阶段(比如,近90天,近360天-近90天,...) 2)   对于中的记录(以中的为例),在向量的

分类算法的评价

一.分类算法评价指标 1.分类准确度的问题 分类算法如果用分类准确度来衡量好坏将会存在问题.例如一个癌症预测系统,输入体检信息,可以判断是否有癌症,预测准确度可以达到99.9%,看起来预测系统还可以,但是如果癌症的产生概率只有0.1%,那么系统只要预测所有人都是健康的就可以达到99.9%的准确率,因此虽然准确率很高,但是预测系统实际上没有发挥什么作用.更加极端的如果癌症概率只有0.01%,那么预测所有人都是健康的概率是99.99%,比预测系统的结果还要好.因此可以得到结论:在存在极度偏斜的数据中

Java Web学习(33)： 阶段小项目使用MVC模型实现购物车效果

项目概述 前面的时候我写过一个商品浏记录的小例子,这一次我们使用实现购物车效果.前面的例子是: http://blog.csdn.net/erlian1992/article/details/52047258.这一次在此基础上来采用的是MVC三层模型实现 (JSP+Servlet+dao)来实现这个小项目. 三层架构: JSP视图层 Servlet控制层 dao模型层 DB数据库层 编码实现: 首先先来数据库脚本items.sql: /* Navicat MySQL Data Transfer

作业二：优化购物车：用户入口：1.将商品的信息存到文件中；2.将已经购买的商品、余额记录存到文件中。商家入口：1.可以添加商品；2.可以修改商品的价格

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分类预测算法评价(初识)

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