Zaprojektuj system spersonalizowanych rekomendacji produktów dla marketplace'u.

Dla systemu spersonalizowanych rekomendacji produktów na marketplace można zastosować podejście hybrydowe, łączące filtrowanie kolaboratywne i metody oparte na treści.

1. Zbieranie danych:

• Historia przeglądania i zakupów użytkownika
• Oceny i recenzje
• Metadane produktów (kategorie, marka, cena itp.)
• Zachowania użytkowników o podobnych profilach

2. Wstępne przetwarzanie:

• Czyszczenie i normalizacja danych
• Wektoryzacja opisów produktów

3. Modele:

• Filtrowanie kolaboratywne (np. faktoryzacja macierzy lub osadzenia neuronowe) do wykrywania ukrytych preferencji na podstawie interakcji użytkowników
• Filtr oparty na treści do rekomendacji na podstawie cech produktów
• Model hybrydowy łączący oba podejścia, aby zrekompensować ich wady

4. Implementacja:

• Trenowanie modeli offline z regularnymi aktualizacjami
• Usługa online, która na żądanie użytkownika zwraca spersonalizowane rekomendacje
• Cache'owanie popularnych rekomendacji dla szybkich odpowiedzi

5. Dodatkowo:

• Użycie testów A/B do oceny jakości rekomendacji
• Wdrożenie mechanizmu informacji zwrotnej (np. przycisk "nie interesuje")

Przykład uproszczonego filtrowania kolaboratywnego w Pythonie z użyciem biblioteki Surprise:

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

# Przykładowe dane: 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)

# Przewidywanie oceny dla user1 i item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Takie podejście pozwala na skalowanie systemu i poprawę jakości rekomendacji z czasem.