Дизајнирајте систем персонализованих препорука производа за маркетплејс.

Za sistem personalizovanih preporuka proizvoda na tržištu, može se koristiti hibridni pristup koji kombinuje kolaborativno filtriranje i metode zasnovane na sadržaju.

1. Prikupljanje podataka:

• Istorija pregleda i kupovina korisnika
• Ocene i recenzije
• Metapodaci proizvoda (kategorije, brend, cena itd.)
• Ponašanje korisnika sa sličnim profilima

2. Preprocesiranje:

• Čišćenje i normalizacija podataka
• Vektorizacija opisa proizvoda

3. Modeli:

• Kolaborativno filtriranje (npr. matrica faktorizacije ili neuronski embeddingi) za otkrivanje skrivenih preferencija na osnovu interakcija korisnika
• Filtriranje zasnovano na sadržaju za preporuke na osnovu karakteristika proizvoda
• Hibridni model koji kombinuje oba pristupa, da bi kompenzovao njihove nedostatke

4. Implementacija:

• Trening modela offline sa redovnim ažuriranjima
• Onlajn servis koji na zahtev korisnika vraća personalizovane preporuke
• Keširanje popularnih preporuka za brzi odgovor

5. Dodatno:

• Upotreba A/B testova za procenu kvaliteta preporuka
• Uvođenje mehanizma povratnih informacija (npr. dugme "nije mi interesantno")

Primer pojednostavljene kolaborativne filtracije u Pythonu koristeći biblioteku Surprise:

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

# Primer podataka: 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)

# Predviđanje ocene za user1 i item3
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Ovaj pristup omogućava skaliranje sistema i poboljšanje kvaliteta preporuka tokom vremena.