Projete um sistema de recomendações personalizadas de produtos para um marketplace.

Para o sistema de recomendações personalizadas de produtos no marketplace, pode-se usar uma abordagem híbrida que combine filtragem colaborativa e métodos baseados em conteúdo.

1. Coleta de dados:

• Histórico de visualizações e compras do utilizador
• Classificações e avaliações
• Metadados dos produtos (categorias, marca, preço, etc.)
• Comportamento de utilizadores com perfis semelhantes

2. Pré-processamento:

• Limpeza e normalização de dados
• Vetorização das descrições dos produtos

3. Modelos:

• Filtragem colaborativa (por exemplo, fatoração matricial ou embeddings neuronais) para identificar preferências ocultas com base nas interações dos utilizadores
• Filtro baseado em conteúdo para recomendações com base nas características dos produtos
• Modelo híbrido que combina ambos os métodos para compensar as desvantagens de cada um

4. Implementação:

• Treinamento de modelos offline com atualizações regulares
• Serviço online que, a pedido do utilizador, devolve recomendações personalizadas
• Cache de recomendações populares para respostas rápidas

5. Adicional:

• Uso de testes A/B para avaliar a qualidade das recomendações
• Implementação de um mecanismo de feedback (por exemplo, botão "não me interessa")

Exemplo de filtragem colaborativa simplificada em Python usando a biblioteca Surprise:

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

# Dados de exemplo: 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)

# Previsão de classificação para user1 e item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Este método permitirá escalar o sistema e melhorar a qualidade das recomendações ao longo do tempo.