Базар үчүн жеке сунуштар системасын долбоорлоо.

Маркетплейсте товарларды жеке сунуш системасын түзүү үчүн коллаборативдүү фильтр жана мазмунга негизделген ыкмаларды бириктирген гибриддүү ыкманы колдонууга болот:

1. Маалыматтарды топтоо:

• Колдонуучунун көрүүлөрү жана сатып алуулар тарыхы
• Баалоо жана пикирлер
• Товардын метадата (категориялар, бренд, баа жана башка)
• Окшош профилдеги колдонуучулардын жүрүм-туруму

2. Дайындоо:

• Маалыматты тазалоо жана нормалдаштыруу
• Товардын тексттик сүрөттөмөлөрүн векторлоо

3. Моделдер:

• Коллаборативдүү фильтр (мисалы, матрицалык факторизация же нейрондук энбелгілер) колдонуучулардын өз ара аракеттенүүлөрүнө негизделген жашыруун артыкчылыктарды аныктоо үчүн
• Мазмунга негизделген фильтр — товарлардын өзгөчөлүктөрүнө негизделген сунуштар үчүн
• Ийкемдүү модель, эки ыкманы бириктирип, ар биринин кемчиликтерин жоюу үчүн

4. Ишке ашыруу:

• Моделдерди офлайн режиминде үйрөтүү жана үзгүлтүксүз жаңыртуу
• Колдонуучунун суроо-талаптарына жооп берип, персоналдаштырылган сунуштарды берүүчү онлайн кызмат
• Жылдам жооп берүү үчүн популярдуу сунуштарды кэшке сактоо

5. Кошумча:

• Сунуштардын сапатын баалоо үчүн A/B тестирлөөнү колдонуу
• Кайтарым байланыш механизмин киргизүү (мисалы, "интерес жок" деген баскыч)

Python тилинде Surprise китепканасын колдонуп жасалган коллаборативдүү фильтрдин жөнөкөй мисалы:

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

# Маалыматтар мисалы: 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)

# user1 жана item3 үчүн рейтингти алдын ала айтууга аракет кылуу
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Бул ыкма система масштабдуулугун камсыз кылууга жана убакыт өткөн сайын сунуштардын сапатын жакшыртууга мүмкүндүк берет.