Bir bazar üçün fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələri sistemini layihələndirin.

Marketplace-də fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyə sistemləri üçün hibrid yanaşma istifadə oluna bilər, bu da kollaborativ filtr və məzmun əsaslı metodların birləşməsidir.

1. Məlumatların toplanması:

• İstifadəçinin baxış və alış tarixçəsi
• Qiymətləndirmələr və rəylər
• Məhsul metadatası (kateqoriyalar, marka, qiymət və s.)
• Oxşar profillərə malik istifadəçilərin davranışları

2. Əvvəlki emal:

• Məlumatların təmizlənməsi və normallaşdırılması
• Məhsul təsvirlərinin vektorlaşdırılması

3. Modelər:

• Kollaborativ filtr (məsələn, matris faktorizasiyası və ya neyron gömmələr) istifadəçi interaksiyalarına əsaslanan gizli üstünlükləri aşkar etmək üçün
• Məhsul xüsusiyyətlərinə əsaslanan məzmun filtrə üçün
• Hər iki yanaşmanı birləşdirən hibrid model, hər birinin çatışmazlıqlarını kompensasiya etmək üçün

4. İcra:

• Modellərin offline təlimi və müntəzəm yeniləmələri
• İstifadəçi tələbi ilə fərdiləşdirilmiş tövsiyələr verən onlayn xidmət
• Tez cavab üçün məşhur tövsiyələrin keşikdə saxlanması

5. Əlavə:

• Tövsiyələrin keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün A/B testlərindən istifadə
• Geribildirim mexanizminin tətbiqi (məsələn, "maraqlandırmır" düyməsi)

Surprise kitabxanası ilə Python-da sadələşdirilmiş kollaborativ filtrasiya nümunəsi:

from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import train_test_split

# Nümunə məlumatlar: user_id, item_id, rating
ratings_dict = {
    'item': ['item1', 'item2', 'item3', 'item1'],
    'user': ['user1', 'user1', 'user2', 'user2'],
    'rating': [5, 3, 4, 2]
}

reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(
    pd.DataFrame(ratings_dict), reader)

trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)

algo = SVD()

algo.fit(trainset)

# user1 və item3 üçün proqnoz
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Bu yanaşma sistemi genişləndirməyə və zamanla tövsiyə keyfiyyətini artırmağa imkan verir.