Progetta un sistema di raccomandazioni personalizzate di prodotti per un marketplace.

Per il sistema di raccomandazioni personalizzate di prodotti sul marketplace, è possibile utilizzare un approccio ibrido che combina filtraggio collaborativo e metodi basati sul contenuto.

1. Raccolta dati:

• Cronologia di visualizzazioni e acquisti dell'utente
• Valutazioni e recensioni
• Metadati dei prodotti (categorie, marca, prezzo, ecc.)
• Comportamento di utenti con profili simili

2. Pre-elaborazione:

• Pulizia e normalizzazione dei dati
• Vettorizzazione delle descrizioni dei prodotti

3. Modelli:

• Filtraggio collaborativo (ad esempio, fattorizzazione matriciale o embedding neurali) per identificare preferenze nascoste basate sulle interazioni degli utenti
• Filtro basato sul contenuto per raccomandazioni basate sulle caratteristiche dei prodotti
• Modello ibrido che combina entrambi gli approcci per compensare le carenze di ciascuno

4. Implementazione:

• Addestramento offline dei modelli con aggiornamenti regolari
• Servizio online che, su richiesta dell'utente, restituisce raccomandazioni personalizzate
• Caching delle raccomandazioni più popolari per risposte rapide

5. Ulteriori:

• Uso di test A/B per valutare la qualità delle raccomandazioni
• Implementazione di un meccanismo di feedback (ad esempio, pulsante "non mi interessa")

Esempio di filtraggio collaborativo semplificato in Python usando la libreria Surprise:

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

# Dati di esempio: 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)

# Previsione della valutazione per user1 e item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Questo approccio consente di scalare il sistema e migliorare la qualità delle raccomandazioni nel tempo.