Получайте продукты электронной коммерции на основе прошлых поисков
Я создаю магазин электронной коммерции на django. Я хочу, чтобы страница товара возвращала товары на основе прошлых поисков пользователя. Если пользователь A всегда искал автомобили и мотоциклы, то страница товара будет возвращать больше товаров с автомобилями и мотоциклами, чем с другими товарами. Больше похоже на рекомендательную систему
Каким образом лучше поступить? Сохранять ли мне каждый поиск пользователей и запускать алгоритм, чтобы получить результаты для этого пользователя, или есть лучшие способы сделать это.
Создайте модель для хранения истории поиска каждого пользователя. Эта модель должна иметь поля для хранения данных о пользователе, поисковом запросе и времени поиска. Каждый раз, когда пользователь ищет продукт, сохраняйте его поисковый запрос в модели истории поиска. Когда пользователь заходит на страницу продукта, извлеките его историю поиска из базы данных и используйте ее для создания рекомендаций. Для этого можно использовать различные алгоритмы и методики, такие как коллаборативная фильтрация, фильтрация на основе контента и матричная факторизация. Отобразите рекомендованные продукты пользователю на странице продукта.
В качестве альтернативы можно использовать сторонний рекомендательный сервис или библиотеку машинного обучения для генерации рекомендаций на основе истории поиска пользователя.
Важно отметить, что внедрение рекомендательной системы может быть сложной задачей и может потребовать определенных навыков машинного обучения и анализа данных. Для экономии времени и усилий лучше обратиться за помощью к эксперту по машинному обучению или использовать готовые рекомендательные сервисы.