Navrhněte systém personalizovaných doporučení produktů pro tržiště.

Pro systém personalizovaných doporučení produktů na tržišti lze použít hybridní přístup, který kombinuje kolaborativní filtrování a metody založené na obsahu.

1. Sběr dat:

• Historie zobrazení a nákupů uživatele
• Hodnocení a recenze
• Metadata produktů (kategorie, značka, cena atd.)
• Chování uživatelů s podobnými profily

2. Předzpracování:

• Čištění a normalizace dat
• Vektorová reprezentace popisů produktů

3. Modely:

• Kolaborativní filtrování (například maticová faktorizace nebo neuronové embeddingy) pro odhalení skrytých preferencí na základě interakcí uživatelů
• Obsahové filtrování pro doporučení založená na vlastnostech produktů
• Hybridní model, který kombinuje oba přístupy, aby kompenzoval jejich nevýhody

4. Implementace:

• Trénink modelů offline s pravidelnými aktualizacemi
• Online služba, která na požádání uživatele vrací personalizovaná doporučení
• Uložení populárních doporučení pro rychlou odezvu

5. Doplňky:

• Použití A/B testování k hodnocení kvality doporučení
• Zavedení mechanismu zpětné vazby (například tlačítko "nezajímá mě")

Příklad zjednodušené kolaborativní filtrace v Pythonu s použitím knihovny Surprise:

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

# Příklad dat: 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)

# Předpověď hodnocení pro user1 a item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Tento přístup umožňuje škálovat systém a zlepšovat kvalitu doporučení v čase.