问题描述 在添加商品时还要查询数据库中是否存在该商品如果有就显示总的库存量否则就添加并显示库存量怎样写代码请高手帮助急需

这里的商品列表不包含站内搜索结果列表,商品搜索结果的排序和内容呈现,请参考我的另一文章:B2C站内搜索初探–排序和内容呈现. 传统零售中,货架的陈列对销量的影响巨大.如何合理的分配有限的空间,通过促销品吸引顾客.从而促进最大利润产品的销售.清理滞销品和库存货,显得尤其重要.网上零售虽然理论上没有货架和空间的限制,但商品的展示机会从来都是不公平和不平等的. 有人总结b2c商品销量是二八法则,20%的商品贡献了80%的销量,但很多网站可能更加极端,10%以下的商品贡献了90%的销量.导致这种结果的原

本文讲的是看零售先锋 上品折扣如何实现效率提升,在零售行业我们知道有许多巨头如沃尔玛.王府井百货等,他们立足于零售行业已经很久,也为我们所熟悉,但是近几年,我们看到许多新的零售企业如上品折扣正在快速的成长起来,相比于传统零售巨头而言这些新兴的零售企业成长很快.比如上品折扣是一家典型的成长型企业,一方面它不仅拥有实体店,而且基于先进的信息技术,率先走上"线下+线上"双渠道模式,为零售行业开创了新的发展先河.在零售行业,上品折扣是零售业典型的代表,堪称零售行业成长的"先锋&quo

阿里巴巴是世界上最大的电子商务零售商. 我们在2015年的年销售额总计3940亿美元,超过eBay和亚马逊之和.阿里巴巴搜索(个性化搜索和推荐平台)是客户的关键入口,并承载了大部分在线收入,因此搜索基础架构团队需要不断探索新技术来改进产品. 在电子商务网站应用场景中,什么能造就一个强大的搜索引擎?答案就是尽可能的为每个用户提供实时相关和准确的结果.同样一个不容忽视的问题就是阿里巴巴的规模,当前很难找到能够适合我们的技术. Apache Flink就是一种这样的技术,阿里巴巴正在使用基于Flink

3.11 商品推荐模型 鉴于商品推荐模型在互联网和电子商务领域已经成为一个独立的分析应用领域,并且正在飞速发展并且得到了广泛应用.因此除本节以外,其他章节将不再对商品推荐模型做任何分析和探讨,至于本节,相对于其他的分析类型来说,会花费更多的笔墨和篇幅.希望能给读者提供足够的原理和案例. 3.11.1 商品推荐介绍 电子商务推荐系统主要通过统计和数据挖掘技术,并根据用户在电子商务网站的行为,主动为用户提供推荐服务,从而来提高网站体验的.根据不同的商业需求,电子商务推荐系统需要满足不同的推荐粒度,主

问题描述 Python 计算 tfidf ,数据较大,报错memory error 我的工作环境是,win7,python2.7.10,gensim 任务内容是根据商品信息(所属类目.分词)来确定商品间的相似度. 商品信息由50w行文本组成. 例如: 自左向右,分别为,商品ID/所属类目ID/商品标题分词 29 155 123950,53517,106068,59598,7503,171811,25618,147905,203432 49 228 73035,33202,116593,48909

上品商业发展有限责任公司运维经理杨琦就针对上品折扣发表了自己的看法"上品折扣在降低成本.提高业务效率方面,也跟很多公司一样不是那么顺风顺水.不过当我们通过部署微软Office 365之后,我们在微软产品和服务的基础上建立起了全新和优化的沟通平台,把企业信息更简单.更快速.更多途径地向员工展示,实现了及时的通讯和协作,工作效率也得以大大提高,帮助企业信息化更上一个新的台阶." 2000年,北京市上品商业发展有限责任公司成立,该公司是中国第一家名牌折扣商品的零售百货经营管理公司."

简单讲解 上一章有提到过[基于关键词的空间向量模型]的算法,将用户的喜好以文档描述并转换成向量模型,对商品也是这么处理,然后再通过计算商品文档和用户偏好文档的余弦相似度. 文本相似度计算在信息检索.数据挖掘.机器翻译.文档复制检测等领域有着广泛的应用. 比如舆论控制,我们假设你开发了一个微博网站,并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库,那么当一个用户发微博时会先跟骂人句子的数据库进行比较,如果符合里面的句子就不让用户发出. 通常情况下,很多工程师就会想到用like或者where的sql语

1 背景 在电子商务公司(如淘宝),对用户的数据分析的角度和思路可谓是应有尽有.层出不穷.所以在电商数据仓库和商业分析场景里,经常需要计算最近N天访客数.最近N天的购买用户数.老客数等等类似的指标.这些指标有一个共同点:都需要根据用户在电商平台上(或网上店铺)一段时间积累的数据进行计算(这里讨论的前提是数据都存储在MaxCompute上). 一般情况下,这些指标的计算方式就是从日志明细表中计算就行了,如下代码计算商品的最近30天访客数: select item_id --商品id ,count(