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Ce résumé présente le développement d'une application web de commerce électronique utilisant le cadre Djangoframework, incorporant la technique de vectorisation TF-IDF et la similarité cosinus pour une fonctionnalité de recherche efficace. L'application web vise à fournir aux utilisateurs une expérience d'achat transparente et intuitive. Le cadre Django offre une plateforme robuste et évolutive pour la création d'applications web. Il offre un haut niveau d'abstraction, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la logique de l'application plutôt que sur les détails de ba...
Ce résumé présente le développement d'une application web de commerce électronique utilisant le cadre Djangoframework, incorporant la technique de vectorisation TF-IDF et la similarité cosinus pour une fonctionnalité de recherche efficace. L'application web vise à fournir aux utilisateurs une expérience d'achat transparente et intuitive. Le cadre Django offre une plateforme robuste et évolutive pour la création d'applications web. Il offre un haut niveau d'abstraction, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la logique de l'application plutôt que sur les détails de bas niveau. En utilisant Django, l'application de commerce électronique bénéficie de fonctionnalités telles que le routage des URL, la gestion des bases de données et l'authentification des utilisateurs. Pour ces fonctionnalités de recherche, l'application utilise la technique de vectorisation TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF calcule l'importance d'un terme dans un document en tenant compte de sa fréquence dans le document et de sa rareté dans l'ensemble du corpus. Cette technique permet une représentation efficace des données textuelles, ce qui permet d'obtenir des résultats de recherche rapides et précis. La similarité cosinus, une mesure de similarité entre deux vecteurs, est utilisée pour calculer la pertinence entre la requête de recherche et les documents représentés par les vecteurs TF-IDF.
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