Програмний модуль рекомендаційної системи товарів

Abstract

Дана робота присвячена розробці програмного модуля рекомендаційної системи товарів для онлайн-торгівлі з використанням гібридного підходу щодо рекомендацій товарів. У роботі реалізовано клієнт-серверну архітектуру з підтримкою облікових записів користувачів, збору історії переглядів, а також алгоритму генерації персоналізованих рекомендацій на основі TF-IDFаналізу описів товарів та поведінкових патернів користувачів. Програмне забезпечення розроблено з використанням мови Python, фреймворк Flask,бібліотеки Pandas та Scikit-learn. Для перевірки якості розробленого модуля було проведено тестування, яке включає перевірку компонентів системи, а також оцінювання точності рекомендацій за допомогою метрик, таких як Precision, Recall та F1.

This work is devoted to the development of a software module of a product recommendation system for online shopping using a hybrid approach to product recommendations. The work implements a clientserver architecture with support for user accounts, collection of browsing history, as well as an algorithm for generating personalized recommendations based on TF-IDF analysis of product descriptions and user behavioral patterns. The software is developed using the Python language, the Flask framework, the Pandas and Scikit-learn libraries. To verify the quality of the developed module, testing was conducted, which includes checking the system components, as well as evaluating the accuracy of recommendations using metrics such as Precision, Recall and F1.