Sukurkite personalizuotų produktų rekomendacijų sistemą rinkai.

Parduotuvės personalizuotų rekomendacijų sistemai galima naudoti hibridinį požiūrį, jungiantį bendradarbiavimo filtravimą ir turinio metodus:

1. Duomenų rinkimas:

• Vartotojo peržiūrų ir pirkimų istorija
• Vertinimai ir atsiliepimai
• Prekės metaduomenys (kategorijos, prekės ženklas, kaina ir kt.)
• Panašių profilių vartotojų elgsena

2. Paruošimas:

• Duomenų valymas ir normalizavimas
• Tekstinių aprašymų vektorizacija

3. Modeliai:

• Bendradarbiavimo filtravimas (pavyzdžiui, matricinė faktorizacija arba neuroniniai įdėkliai) vartotojų sąveikų pagrindu paslėptų pageidavimų nustatymui
• Turinio filtras, teikiantis rekomendacijas pagal prekių savybes
• Hibridinis modelis, jungiantis abu požiūrius, kad kompensuotų kiekvieno trūkumus

4. Įgyvendinimas:

• Modelių mokymas neprisijungus ir reguliari atnaujinimas
• Internetinė paslauga, kuri pagal vartotojo užklausą grąžina personalizuotas rekomendacijas
• Populiarių rekomendacijų talpinimas greitam atsakui

5. Papildomai:

• Naudojant A/B testavimą rekomendacijų kokybei įvertinti
• Grįžtamojo ryšio mechanizmo diegimas (pavyzdžiui, mygtukas "neįdomu")

Pavyzdys — supaprastinta bendradarbiavimo filtracija Python kalba naudojant Surprise biblioteką:

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

# Duomenų pavyzdys: user_id, item_id, įvertinimas
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)

# Prognozuoti įvertinimą user1 ir item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Šis požiūris leis sistemai skalę ir laikui bėgant gerinti rekomendacijų kokybę.