Disainige isikupärastatud toote soovituste süsteem turuplatseks.

Tarnijai personalizuotu preču ieteikumu sistēmas izstrādei var izmantot hibrīda pieeju, kas apvieno kolaboratīvo filtrēšanu un satura metodes:

1. Datu vākšana:

• Lietotāja skatījumu un pirkumu vēsture
• Novērtējumi un atsauksmes
• Preču metadati (kategorijas, zīmols, cena utt.)
• Lietotāju uzvedība ar līdzīgiem profiliem

2. Datu apstrāde:

• Datu tīrīšana un normalizācija
• Teksta aprakstu vektorizācija

3. Modeļi:

• Kolaboratīvā filtrēšana (piemēram, matricas faktorizācija vai neironu iebūves) lietotāju mijiedarbību slēpto priekšrocību atklāšanai
• Satura filtrs, kas balstīts uz preču raksturlielumiem
• Hibrīda modelis, kas apvieno abus pieejas, lai kompensētu katra trūkumu

4. Realizācija:

• Modeļu apmācība bezsaistē ar regulāru atjaunināšanu
• Tiešsaistes pakalpojums, kas pēc lietotāja pieprasījuma sniedz personalizētus ieteikumus
• Populāro ieteikumu kešatmiņa ātrai atbildei

5. Papildu:

• A/B testēšana, lai novērtētu ieteikumu kvalitāti
• Atsauksmju mehānisma ieviešana (piemēram, pogu "neinteresē")

Piemērs — vienkāršota kolaboratīvā filtrēšana Python valodā, izmantojot Surprise bibliotēku:

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

# Datu piemērs: 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)

# Prognozēt ratingu user1 un item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Šī pieeja ļaus sistēmai mērogot un ar laiku uzlabot ieteikumu kvalitāti.