추천 알고리즘

1. 이책이야
서버 개발발표

2. 개발환경
• node.js
• mysql
• AWS(아마존 웹서비스)
• 알라딘 openAPI 카테고리

3. 사용모듈
• express (웹프레임워크)
• async (개인성향분석시 비동기 흐름 제어)
• node-gcm (안드로이드 푸쉬)
• easyImage (썸네일 이미지 리사이즈)
• puid (DB14자 의 primary key 생성)
• FB (facebook)

4. 모든장르
A
B
C
A
C
B
A C A
장르
A
C
B
1 2
A B
1
1 1
C
2
3
3 3
길이를 통해서 퍼센테이지 산출

5. 모든장르
(중복O)
장르
(중복X)
분석장르
(빈 배열)
중복된 장르제거
var myGenre = [ 장르1, 장르2, 장르3,,,, ]
var anlayGenre = [ ];
배열생성해서 푸쉬~
var analyGenre = [ [장르1], [장르2], [장르3],,,,,,,, ]
<이중 for문>
for 모든장르
for 장르 var i = 0;
if ( 모든장르 = 장르)
i 값 을 나의 분석장르에 push
var analyGenre =
[
[장르1, 1, 1,1],
[장르2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
[장르3, 3, 3],
,,,,,,,,]

6. 추천알고리즘
A
B
나
I
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너
M
N
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추천
비추천
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