Navrhnite systém personalizovaných odporúčaní produktov pre marketplace.

Pre systém personalizovaných odporúčaní produktov na trhu je možné použiť hybridný prístup, ktorý kombinuje kolaboratívne filtrovanie a metódy založené na obsahu.

1. Zber dát:

• História zobrazení a nákupov používateľa
• Hodnotenia a recenzie
• Metadata produktov (kategórie, značka, cena atď.)
• Správanie používateľov s podobnými profilmi

2. Predspracovanie:

• Čistenie a normalizácia dát
• Vektorová reprezentácia popisov produktov

3. Modely:

• Kolaboratívne filtrovanie (napríklad maticová faktorizácia alebo neurálne embeddingy) na odhalenie skrytých preferencií na základe interakcií používateľov
• Obsahové filtrovanie na základe vlastností produktov
• Hybridný model, ktorý kombinuje obe prístupy, aby kompenzoval ich nevýhody

4. Implementácia:

• Tréning modelov offline s pravidelnými aktualizáciami
• Online služba, ktorá na požiadanie používateľa vracia personalizované odporúčania
• Cache populárnych odporúčaní pre rýchle odpovede

5. Doplnky:

• Použitie A/B testov na hodnotenie kvality odporúčaní
• Zavedenie mechanizmu spätnej väzby (napríklad tlačidlo "nezaujíma ma")

Príklad zjednodušeného kolaboratívneho filtrovania v Pythone s použitím knižnice Surprise:

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

# Príklad dát: 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)

# Predikcia hodnotenia pre user1 a item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Tento prístup umožňuje škálovať systém a zlepšovať kvalitu odporúčaní v čase.