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고객에게 상품을 추천하는 알고리즘을 구현하는 데에는 많은 인자들이 사용될 수 있습니다. 하지만, 가장 중요한 인자는 다음과 같습니다.
상품의 속성: 추천하고자 하는 상품의 속성(예: 가격, 브랜드, 카테고리 등)을 알아야 합니다. 이는 추천할 상품의 범위를 좁히는 데에 도움이 됩니다.
고객의 이전 구매 이력: 고객의 이전 구매 이력을 바탕으로 추천 상품을 선택하는 것이 효과적입니다. 이는 고객의 관심사나 취향을 파악하는 데에 도움이 됩니다.
상품의 인기도: 상품의 판매량이나 조회수 등의 지표를 사용하여 상품의 인기도를 파악하는 것도 유용합니다.
고객의 선호도: 고객의 선호도를 파악하여 추천 상품을 선택하는 것도 좋습니다. 이는 고객의 행동 데이터(예: 검색어, 클릭 이력 등)를 수집하여 분석하는 것으로 이루어집니다.
다음엔 위의 인자들을 활용하여 상품을 추천하는 샘플 코드를 소개해 드리도록 하겠습니다.
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