Bir pazar yeri için kişiselleştirilmiş ürün öneri sistemi tasarlayın.

Marketplace'taki kişiselleştirilmiş ürün öneri sistemi için, işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı yöntemleri birleştiren hibrit bir yaklaşım kullanılabilir.

1. Veri Toplama:

• Kullanıcının görüntüleme ve satın alma geçmişi
• Derecelendirmeler ve yorumlar
• Ürünlerin meta verileri (kategoriler, marka, fiyat vb.)
• Benzer profillere sahip kullanıcıların davranışları

2. Ön İşleme:

• Verilerin temizlenmesi ve normalleştirilmesi
• Ürün açıklamalarının vektörleştirilmesi

3. Modeller:

• Kullanıcı etkileşimlerine dayalı gizli tercihleri belirlemek için işbirlikçi filtreleme (örneğin, matris faktörizasyonu veya sinir ağı gömme yöntemleri)
• Ürün özelliklerine dayalı öneriler için içerik tabanlı filtreleme
• Her iki yaklaşımı da birleştiren hibrit model, her birinin dezavantajlarını telafi etmek için

4. Uygulama:

• Modellerin çevrimdışı eğitimi ve düzenli güncellemeler
• Kullanıcı isteğine göre kişiselleştirilmiş öneriler döndüren çevrimiçi hizmet
• Hızlı yanıt için popüler önerilerin önbelleğe alınması

5. Ekstra:

• Öneri kalitesini değerlendirmek için A/B testleri kullanımı
• Geri bildirim mekanizması (örneğin, "ilginizi çekmiyor" düğmesi)

Surprise kütüphanesi kullanılarak Python'da basitleştirilmiş işbirlikçi filtreleme örneği:

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

# Örnek veriler: 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)

# user1 ve item3 için tahmin
pred = algo.predict('user1', 'item3')
print(pred.est)

Bu yaklaşım, sistemi ölçeklendirmeye ve zamanla öneri kalitesini artırmaya olanak tanır.