Proiectați un sistem de recomandări personalizate de produse pentru o piață online.

Pentru sistemul de recomandări personalizate de produse pe piață, se poate utiliza o abordare hibridă care combină filtrarea colaborativă și metodele bazate pe conținut.

1. Colectarea datelor:

• Istoricul vizualizărilor și achizițiilor utilizatorului
• Evaluări și recenzii
• Metadatele produselor (categorii, marcă, preț etc.)
• Comportamentul utilizatorilor cu profiluri similare

2. Preprocesarea:

• Curățarea și normalizarea datelor
• Vectorizarea descrierilor produselor

3. Modele:

• Filtrarea colaborativă (de exemplu, factorizarea matricială sau embedding-urile neuronale) pentru identificarea preferințelor ascunse bazate pe interacțiunile utilizatorilor
• Filtrarea bazată pe conținut pentru recomandări bazate pe caracteristicile produselor
• Model hibrid care combină ambele abordări pentru a compensa dezavantajele fiecăreia

4. Implementare:

• Antrenarea modelelor offline cu actualizări regulate
• Serviciu online care, la cererea utilizatorului, returnează recomandări personalizate
• Cache pentru recomandări populare pentru răspunsuri rapide

5. Suplimentar:

• Utilizarea testelor A/B pentru evaluarea calității recomandărilor
• Implementarea unui mecanism de feedback (de exemplu, butonul "nu sunt interesat")

Exemplu de filtrare colaborativă simplificată în Python folosind biblioteca Surprise:

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

# Date de exemplu: 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)

# Prezicerea ratingului pentru user1 și item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Această abordare permite scalarea sistemului și îmbunătățirea calității recomandărilor în timp.