Tervezzen egy személyre szabott term ajánlási rendszert egy piactérhez.

A személyre szabott termékajánlórendszerhez a piactéren hibrid megközelítést lehet alkalmazni, amely ötvözi az együttműködő szűrést és a tartalom alapú módszereket.

1. Adatgyűjtés:

• A felhasználó megtekintési és vásárlási előzményei
• Értékelések és vélemények
• Termékmetaadatok (kategóriák, márka, ár stb.)
• Hasonló profilú felhasználók viselkedése

2. Előfeldolgozás:

• Az adatok tisztítása és normalizálása
• A termékleírások vektorizálása

3. Modellek:

• Együttműködő szűrés (pl. mátrix faktorizáció vagy neurális beágyazások) a rejtett preferenciák felismeréséhez a felhasználói interakciók alapján
• Tartalom alapú szűrés a termék jellemzői alapján történő ajánlásokhoz
• Hibrid modell, amely mindkét megközelítést ötvözi, hogy kompenzálja azok hátrányait

4. Implementáció:

• Offline modellek tanítása rendszeres frissítésekkel
• Online szolgáltatás, amely a felhasználói kérésre személyre szabott ajánlásokat ad
• Gyors válasz érdekében népszerű ajánlások cache-elése

5. További:

• A ajánlások minőségének értékelése A/B tesztekkel
• Visszacsatolási mechanizmus bevezetése (pl. "nem érdekel" gomb)

Egyszerűsített együttműködő szűrés példája Pythonban a Surprise könyvtár használatával:

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

# Példaadatok: 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)

# Előrejelzés user1 és item3 esetén
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Ez a megközelítés lehetővé teszi a rendszer skálázását és a ajánlások minőségének időbeli javítását.