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추천알고리즘

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상품 추천 정보 테이블 생성: 상품 추천 정보를 저장하기 위한 테이블을 생성합니다. 상품 추천 정보를 저장하는 테이블은 사용자에게 개인화된 상품을 제안하거나, 비슷한 상품을 추천하는 등의 기능을 수행하는 데 사용됩니다. 이 테이블은 추천 ID, 상품 ID, 추천 알고리즘, 추천된 상품 ID, 추천 점수, 생성 날짜 등의 정보를 포함할 수 있습니다. 다음은 상품 추천 정보를 저장하기 위한 테이블 생성을 위한 SQL 쿼리문 예제와 각각의 설명입니다. 1. 기본 상품 추천 테이블 생성 CREATE TABLE product_recommendations ( recommendation_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, product_id INT, recommended_product_id INT, algorithm VARCHAR(100), recommendation_sc..
고객 추천 제품: 고객에게 추천하는 제품 쿼리. 고객 추천 제품 쿼리는 사용자의 과거 구매 기록, 검색 이력, 선호도 등을 분석하여 개인화된 제품을 추천하는 데 사용됩니다. 이는 고객 경험을 향상시키고, 판매를 증가시키며, 고객 충성도를 높이는 데 기여합니다. 다음은 고객에게 제품을 추천하는 데 사용할 수 있는 SQL 쿼리 예제와 각 예제의 간단한 설명입니다: 예제 1: 고객별 구매 이력 기반 추천 SELECT ProductID, COUNT(*) AS TimesPurchased FROM Orders WHERE CustomerID = 'C123' GROUP BY ProductID ORDER BY TimesPurchased DESC LIMIT 5; 특정 고객('C123')이 가장 많이 구매한 상품을 기반으로 추천합니다. 예제 2: 유사 고객 구매 패턴 기..

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