Розробка системи рекомендацій на основі даних користувачів для сезонного підбору одягу

Abstract

Здійснено комплексний аналіз систем рекомендацій, підкреслено їх актуальність і вплив на бізнес і залучення користувачів. Означено методи формування рейтингів інтересів користувачів, висвітлюючи явні та неявні фактори, що впливають на переваги. Розглянуто різні існуючі рекомендаційні алгоритми, включаючи спільну фільтрацію, контентні та гібридні підходи, з детальним описом методів на основі пам’яті та моделей, таких як кластеризація та матрична факторізація. Означено загальні проблеми, такі як розрідженість даних, холодний запуск, масштабованість і надмірна спеціалізація, пропонуючи такі рішення, як профілювання користувачів і продуктів, моделі машинного навчання та різноманітність рекомендацій. Розроблено персоналізовану систему рекомендацій щодо одягу з використанням Python, деталізовано модулі обробки даних, евристична фільтрація кандидатів і архітектура системи, розроблена для оптимізації якості та ефективності рекомендацій.