_Hanna_Kuprevich_Alamy.jpg?#)
Rekomendatsiya Algoritmi Qanday Ishlaydi?
Rekomendatsiya tizimlari foydalanuvchilarga ular qiziqishi mumkin bo'lgan mahsulotlarni avtomatik ravishda taklif qilish uchun ishlatiladi. Ushbu tizimlar e-tijorat, video striming, musiqa platformalari va boshqa ko'plab sohalarda keng qo‘llaniladi. Rekomendatsiya Usullari Rekomendatsiya tizimlari turli metodlarni qo‘llaydi. Eng mashhurlari quyidagilar: 1.1. Qoidaga Asoslangan Rekomendatsiya Bu usulda mahsulotlarning kategoriya, narx, reyting va boshqa xususiyatlari asosida tavsiyalar beriladi. Misol: Agar foydalanuvchi "Apple MacBook Pro" ko‘rgan bo‘lsa, unga boshqa noutbuklar tavsiya qilinadi, lekin Apple brendidan emas. SELECT * FROM products WHERE category = 'Laptop' AND brand != 'Apple' ORDER BY ABS(price - 2500) ASC, rating DESC LIMIT 5; Tushuntirish: Laptop kategoriyasidagi mahsulotlar olinadi. Apple chiqarib tashlanadi. 2500$ narxga eng yaqin bo‘lgan mahsulotlar topiladi. Reyting bo‘yicha saralanadi va eng yaxshilari tanlanadi. 1.2. Hamkorlik Filtrlash (Collaborative Filtering) Bu usulda boshqa foydalanuvchilarning harakatlari asosida tavsiyalar chiqariladi. Misol: Agar A foydalanuvchi "Apple MacBook Pro" va "Dell XPS 15" ni ko‘rgan bo‘lsa, B foydalanuvchi faqat "Apple MacBook Pro" ko‘rgan bo‘lsa, unga "Dell XPS 15" tavsiya qilinadi. Kod (Python, scikit-learn bilan): from surprise import SVD from surprise import Dataset from surprise.model_selection import train_test_split # Ma'lumotlarni yuklash data = Dataset.load_builtin('ml-100k') trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2) # Modelni yaratish model = SVD() model.fit(trainset) # Rekomendatsiya olish predictions = model.test(testset) Tushuntirish: Ma'lumotlar yuklanadi (Foydalanuvchilar va ularning mahsulotlar bilan o‘zaro aloqasi). SVD (Singular Value Decomposition) modeli yordamida mashq qilinadi. Foydalanuvchilarga tavsiyalar chiqariladi. 1.3. Kontentga Asoslangan Rekomendatsiya Bu usulda har bir mahsulot xususiyatlariga asoslangan o‘xshashliklar hisoblanadi. Kod (Python, TF-IDF bilan): from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Mahsulot tavsiflari descriptions = [ "Apple MacBook Pro, 16GB RAM, 512GB SSD", "Dell XPS 15, 16GB RAM, 512GB SSD", "Asus ZenBook, 16GB RAM, 512GB SSD" ] # TF-IDF model yaratish vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(descriptions) # Kosinus o‘xshashlikni hisoblash similarity_matrix = cosine_similarity(X) print(similarity_matrix) Tushuntirish: Mahsulot tavsiflari olinadi. TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) usuli yordamida matnlar vektor shaklga o‘tkaziladi. Kosinus o‘xshashlik hisoblanadi, eng o‘xshash mahsulotlar topiladi. Xulosa Rekomendatsiya algoritmlari turli usullarga asoslanishi mumkin. Eng yaxshi natija olish uchun bir necha yondashuvlarni birlashtirish tavsiya etiladi. Masalan, hamkorlik filtrlash + kontentga asoslangan usul orqali yanada aniqroq tavsiyalar berish mumkin. Agar siz mahsulot sotish platformasi ishlab chiqayotgan bo‘lsangiz, avval qoidaga asoslangan usuldan boshlang, keyin AI modellarini qo‘shib borish mumkin!
Rekomendatsiya tizimlari foydalanuvchilarga ular qiziqishi mumkin bo'lgan mahsulotlarni avtomatik ravishda taklif qilish uchun ishlatiladi. Ushbu tizimlar e-tijorat, video striming, musiqa platformalari va boshqa ko'plab sohalarda keng qo‘llaniladi.
- Rekomendatsiya Usullari
Rekomendatsiya tizimlari turli metodlarni qo‘llaydi. Eng mashhurlari quyidagilar:
1.1. Qoidaga Asoslangan Rekomendatsiya
Bu usulda mahsulotlarning kategoriya, narx, reyting va boshqa xususiyatlari asosida tavsiyalar beriladi.
Misol: Agar foydalanuvchi "Apple MacBook Pro" ko‘rgan bo‘lsa, unga boshqa noutbuklar tavsiya qilinadi, lekin Apple brendidan emas.
SELECT * FROM products
WHERE category = 'Laptop'
AND brand != 'Apple'
ORDER BY ABS(price - 2500) ASC, rating DESC
LIMIT 5;
Tushuntirish:
Laptop kategoriyasidagi mahsulotlar olinadi.
Apple chiqarib tashlanadi.
2500$ narxga eng yaqin bo‘lgan mahsulotlar topiladi.
Reyting bo‘yicha saralanadi va eng yaxshilari tanlanadi.
1.2. Hamkorlik Filtrlash (Collaborative Filtering)
Bu usulda boshqa foydalanuvchilarning harakatlari asosida tavsiyalar chiqariladi.
Misol: Agar A foydalanuvchi "Apple MacBook Pro" va "Dell XPS 15" ni ko‘rgan bo‘lsa, B foydalanuvchi faqat "Apple MacBook Pro" ko‘rgan bo‘lsa, unga "Dell XPS 15" tavsiya qilinadi.
Kod (Python, scikit-learn bilan):
from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise.model_selection import train_test_split
# Ma'lumotlarni yuklash
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
# Modelni yaratish
model = SVD()
model.fit(trainset)
# Rekomendatsiya olish
predictions = model.test(testset)
Tushuntirish:
Ma'lumotlar yuklanadi (Foydalanuvchilar va ularning mahsulotlar bilan o‘zaro aloqasi).
SVD (Singular Value Decomposition) modeli yordamida mashq qilinadi.
Foydalanuvchilarga tavsiyalar chiqariladi.
1.3. Kontentga Asoslangan Rekomendatsiya
Bu usulda har bir mahsulot xususiyatlariga asoslangan o‘xshashliklar hisoblanadi.
Kod (Python, TF-IDF bilan):
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Mahsulot tavsiflari
descriptions = [
"Apple MacBook Pro, 16GB RAM, 512GB SSD",
"Dell XPS 15, 16GB RAM, 512GB SSD",
"Asus ZenBook, 16GB RAM, 512GB SSD"
]
# TF-IDF model yaratish
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(descriptions)
# Kosinus o‘xshashlikni hisoblash
similarity_matrix = cosine_similarity(X)
print(similarity_matrix)
Tushuntirish:
Mahsulot tavsiflari olinadi.
TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) usuli yordamida matnlar vektor shaklga o‘tkaziladi.
Kosinus o‘xshashlik hisoblanadi, eng o‘xshash mahsulotlar topiladi.
Xulosa
Rekomendatsiya algoritmlari turli usullarga asoslanishi mumkin. Eng yaxshi natija olish uchun bir necha yondashuvlarni birlashtirish tavsiya etiladi. Masalan, hamkorlik filtrlash + kontentga asoslangan usul orqali yanada aniqroq tavsiyalar berish mumkin.
Agar siz mahsulot sotish platformasi ishlab chiqayotgan bo‘lsangiz, avval qoidaga asoslangan usuldan boshlang, keyin AI modellarini qo‘shib borish mumkin!
