Դիզայնեք անհատականացված առաջարկների համակարգ՝ առևտրային հարթակի համար։

Մարդկանց համար անհատականացված առաջարկությունների համակարգի համար կարելի է օգտագործել հիբրիդային մոտեցում, որը միավորում է համագործակցային ֆիլտրացիան և բովանդակային մեթոդները:

1. Տվյալների հավաքում:

• Օգտագործողի դիտումների և գնումների պատմություն
• Դրական և բացասական կարծիքներ
• Ապրանքների մետադատվյալներ (կատեգորիաներ, բրենդ, գին և այլն)
• Օգտագործողների վարքագիծ նման պրոֆիլներով

2. Նախապատրաստում:

• Տվյալների մաքառում և նորմալիզացիա
• Տեքստային նկարագրությունների վեկտորիզացիա

3. Մոդելներ:

• Հետագամ համագործակցային ֆիլտրացիա (օրինակ՝ մատրիցային ֆակտորիզացիա կամ նեյրո էմբեդինգներ)՝ օգտվողների փոխազդեցությունների հիման վրա թաքնված նախընտրությունները բացահայտելու համար
• Բովանդակային ֆիլտր՝ ապրանքների հատկանիշների հիման վրա առաջարկություններ տալու համար
• Հիբրիդային մոդել, որը միավորում է երկու մոտեցումները՝ լրացնելու յուրաքանչյուրի թերությունները

4. Իրականացման:

• Մոդելների ուսուցում անլայն ռեժիմում՝ ռեգուլյար թարմացմամբ
• Օնլայն ծառայություն, որը օգտվողի հարցումներով վերադարձնում է անհատականացված առաջարկություններ
• Պոպուլյար առաջարկությունների կեշավորում՝ արագ արձագանքելու համար

5. Ավելին:

• A/B փորձարկումների օգտագործում՝ առաջարկությունների որակն գնահատելու համար
• Հետադարձ կապի մեխանիզմի ներդրում (օրինակ՝ «չէ հետաքրքիր» կոճակ)

Օրինակ՝ պարզեցված համագործակցային ֆիլտրացիա Python-ում՝ Surprise գրադարանի օգտագործմամբ:

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

# Տվյալների օրինակ՝ 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)

# Նախագուշակել rating՝ user1 և item3 համար
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Այս մոտեցումը թույլ կտա համակարգը մասշտաբել և ժամանակի ընթացքում բարելավել առաջարկությունների որակը։