Sito web di e-commerce con sistema di raccomandazione integrato

Questo abstract presenta lo sviluppo di un'applicazione web di e-commerce utilizzando il framework Djang, incorporando la tecnica di vettorizzazione TF-IDF e la similarità del coseno per una funzionalità di ricerca efficiente. L'applicazione web mira a fornire agli utenti un'esperienza di acquisto intuitiva e senza soluzione di continuità. Il framework Django offre una piattaforma robusta e scalabile per la creazione di applicazioni web. Fornisce un alto livello di astrazione, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione piuttosto che sui dettagli di basso livello. Utilizzando Django, l'applicazione di e-commerce beneficia di funzionalità come il routing degli URL, la gestione dei database e l'autenticazione degli utenti. Per queste funzionalità, l'applicazione impiega la tecnica di vettorizzazione TF-IDF (Term Frequency-Inverse DocumentFrequency). TF-IDF calcola l'importanza di un termine in un documento considerando la sua frequenza all'interno del documento e la sua rarità nel corpus complessivo. Questa tecnica consente una rappresentazione efficiente dei dati testuali, permettendo di ottenere risultati di ricerca rapidi e accurati. La similarità del coseno, una misura di similarità tra due vettori, viene utilizzata per calcolare la rilevanza tra la query di ricerca e i documenti rappresentati come vettori TF-IDF.