//Get Order (Cart)
public async Task <ActionResult> HomeCart()
{
HomeCartViewModel model = new HomeCartViewModel
{
Order = new ModelLibrary.Order {
ItemsList = new List <ModelLibrary.OrderLineItem>()
},
TotalPrice = 0
};
if (Session["orderId"] != null)
{
model.Order = await _orderProxy.GetOrderByIdAsync((int)Session["orderId"]);
model.TotalPrice = model.Order.TotalPriceCent;
}
return(View(model));
}
public IActionResult Cart(int?id)
{
// the current cart is stored as a cookie
string cartCookie = Request.Cookies["nw_cart"] ?? string.Empty;
// if visitor clicked Add to Card button
if (id.HasValue)
{
if (string.IsNullOrWhiteSpace(cartCookie))
{
cartCookie = id.ToString();
}
else
{
string[] ids = cartCookie.Split('-');
if (!ids.Contains(id.ToString()))
{
cartCookie = string.Join('-', cartCookie, id.ToString());
}
Response.Cookies.Append("nw_cart", cartCookie);
}
}
var model = new HomeCartViewModel
{
Cart = new Cart
{
Items = Enumerable.Empty <CartItem>()
},
Recommendations = new List <EnrichedRecommendation>()
};
if (cartCookie.Length > 0)
{
model.Cart.Items = cartCookie.Split('-').Select(item =>
new CartItem
{
ProductID = int.Parse(item),
ProductName = db.Products.Find(int.Parse(item)).ProductName
}
);
}
if (System.IO.File.Exists(GetDataPath("germany-model.zip")))
{
var mlContext = new MLContext();
ITransformer modelGermany;
using (var stream = new FileStream(
path: GetDataPath("germany-model.zip"),
mode: FileMode.Open,
access: FileAccess.Read,
share: FileShare.Read))
{
modelGermany = mlContext.Model.Load(stream, out DataViewSchema schema);
}
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine <ProductCobought, Recommendation>(modelGermany);
var products = db.Products.ToArray();
foreach (var item in model.Cart.Items)
{
var topThree = products.Select(product => predictionEngine.Predict(
new ProductCobought
{
ProductID = (uint)item.ProductID,
CoboughtProductID = (uint)product.ProductID
}
))
.OrderByDescending(x => x.Score)
.Take(3)
.ToArray();
model.Recommendations.AddRange(topThree.Select(rec =>
new EnrichedRecommendation
{
CoboughtProductID = rec.CoboughtProductID,
Score = rec.Score,
ProductName = db.Products.Find((int)rec.CoboughtProductID).ProductName
})
);
}
// show the best three product recommendations
model.Recommendations = model.Recommendations
.OrderByDescending(rec => rec.Score)
.Take(3)
.ToList();
}
return(View(model));
}
/*
* Ürün kartı gösteren Action Metodu.
* Burayı yazarken yer yer beynim yandı.
*/
public IActionResult Cart(int?id)
{
// O anki Cart bilgisini cookie'de saklıyor
string cartCookie = Request.Cookies["basket_items"] ?? string.Empty;
/*
* Sepete eklenen ürünler bu örnek özelinde bir cookie'de duruyorlar.
* Cart action metoduna gelen id değeri boş değilse
*/
if (id.HasValue)
{
if (string.IsNullOrWhiteSpace(cartCookie))
{
cartCookie = id.ToString();
}
else // ve ürün sepeti çerezinin içerisinde veriler varsa
{
string[] ids = cartCookie.Split('|'); // pipe karakterine göre içeriği split ediyoruz
if (!ids.Contains(id.ToString())) // gelen id bu çerez içerisinde yoksa(yani ürün sepette değilse)
{
cartCookie = string.Join('|', cartCookie, id.ToString()); // çerezin sonuna ürün numarasını (ProductID) ekliyoruz
}
}
// Çeresin güncel halinide basket_items anahtar değeri ile Response.Cookies koleksiyonuna ekliyoruz
Response.Cookies.Append("basket_items", cartCookie);
}
// Önerileri ve güncel sepet içeriğini tutan model nesnesini örnekliyoruz
// İlerleyen aşamalarda Recommendations ile belirtilen öneriler kısmı da doldurulacak
var model = new HomeCartViewModel
{
Cart = new Cart
{
Items = Enumerable.Empty <CartItem>()
},
Recommendations = new List <EnrichedRecommendation>()
};
// Çerez içeriğini ele aldığımız kısım
if (cartCookie.Length > 0)
{
/*
* Çerez listesini pipe işaretine göre böldükten sonra
* Her bir ID'yi ve bundan yararlanarak bulacağımız ürün adını
* CartItem nesnelerini örneklemek için kullanıyoruz
* dolayısıyla Cart modelindeki Items koleksiyonunu çerezdeki ürün bilgileri ile doldurmuş olduk
*/
model.Cart.Items = cartCookie.Split('|').Select(item =>
new CartItem
{
ProductID = int.Parse(item),
ProductName = _db.Products.Find(int.Parse(item)).ProductName
});
}
/*
* Şimdi eğitilmiş modelimizi devreye almaktayız.
* uk-model.zip'i kullanıyoruz. TrainModels bizim için gerekli model eğitimlerini
* tamamlayıp ülkelere göre ayrı zip dosyalarının oluşturulmasını sağlamıştı.
*/
if (System.IO.File.Exists(GetDataSetPath("uk-model.zip"))) // UK Model eğitilmişse
{
var mlContext = new MLContext(); // MLContext nesnesi
ITransformer modelUK;
// uk-model.zip dosyasını kullanarak tahminleme motoru için gerekli model nesnesini yüklüyoruz
using (var stream = new FileStream(
path: GetDataSetPath("uk-model.zip"),
mode: FileMode.Open,
access: FileAccess.Read,
share: FileShare.Read))
{
modelUK = mlContext.Model.Load(stream, out DataViewSchema schema);
}
// Burası önemli! Tahminleme motorunu aktifleştiriyoruz
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine <ProductRelation, Recommendation>(modelUK);
// Şimdi var olan ürün listesini ele alalım
var products = _db.Products.ToArray();
/*
* Sepete eklenen her ürün için tahmin motorunu kullanarak öneriler alınacak.
* Bu öneriler Modelimizdeki Recommendations isimli liste üzerinde değerlendiriliyor.
* Ekleme sırasında yapılan skorlamaya göre en olası 3 ürün Recommendations listesinde bırakılıyor.
*/
foreach (var item in model.Cart.Items) // Çerezlerden yüklenen ürün listesindeki herbir öğeyi al
{
/*
* Ürünlerdeki ProductID değerini RelatedProductID olarak alıp çerezden gelen listedeki ProductID ile
* ilişkilendirip tahminleme motorundan bir tahminleme yapmasını istiyoruz.
* Bu ilişki skorlara göre tersten sıralanıyor ve ilk üçü alınıyor. Yani en olası üçlü.
*/
var topThree = products
.Select(product =>
predictionEngine.Predict(
new ProductRelation
{
ProductID = (uint)item.ProductID,
RelatedProductID = (uint)product.ProductID
})
)
.OrderByDescending(x => x.Score)
.Take(3)
.ToArray();
/*
* Öneriler id ve skor duran standart output nesnesine düşer.
* Ürün bilgisini de buraya katmak istediğimizden
* Recommendation sınıfından türeyen EnrichedRecommendation isimli bir sınıf daha var.
* Herbir ürün için bu öneriler oluşur ama...
*/
model.Recommendations.AddRange(topThree
.Select(rec => new EnrichedRecommendation
{
RelatedProductID = rec.RelatedProductID,
Score = rec.Score,
ProductName = _db.Products.Find((int)rec.RelatedProductID).ProductName
}));
}
// ...ama tüm önerilerden en iyi üçü gereklidir. O nedenle son listeden tekrar top 3 yapılmış durumda
model.Recommendations = model.Recommendations
.OrderByDescending(rec => rec.Score)
.Take(3)
.ToList();
}
return(View(model));
}
