نظام توصية المنتجات للتجارة الإلكترونية
بناء نظام توصية ذكي يقترح منتجات مناسبة للمستخدمين بناءً على سلوكهم الشرائي
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء نظام توصية ذكي يقترح منتجات مناسبة للمستخدمين بناءً على سلوكهم الشرائي. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متوسطويستغرق تقريباً 2-3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحديد أهداف نظام التوصيات - زيادة المبيعات بنسبة 15-20% من خلال توصيات دقيقة. دراسة سلوك المستخدمين الحالي وأنماط الشراء. تحديد KPIs مثل Click-Through Rate و Conversion Rate. تحليل احتياجات العمل من منصات تجارة إلكترونية ناجحة مثل Amazon و Noon.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
تحميل dataset تجارة إلكترونية (مثل Amazon Product Reviews أو Retail Transaction Data). استكشاف المتغيرات: User ID, Product ID, Ratings, Categories, Purchase History. تحليل إحصائي شامل: توزيع التقييمات، المنتجات الأكثر شعبية، المستخدمين الأكثر نشاطاً. رسم Heatmaps و Distribution Plots لفهم الأنماط.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
تنظيف البيانات من القيم المفقودة والتقييمات المكررة. معالجة Cold Start Problem للمستخدمين والمنتجات الجديدة. بناء User-Item Interaction Matrix. تقسيم البيانات 80/20 مع الحفاظ على التسلسل الزمني. Feature Engineering: استخراج ميزات مثل متوسط التقييم، عدد المشتريات السابقة.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
تطبيق User-Based Collaborative Filtering باستخدام Cosine Similarity. بناء Item-Based Collaborative Filtering. تطبيق Matrix Factorization باستخدام SVD و ALS. بناء Content-Based Filter باستخدام TF-IDF على وصف المنتجات. دمج النماذج في Hybrid Recommender System.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
قياس RMSE و MAE للتقييمات المتوقعة. حساب Precision@K و Recall@K للتوصيات. تقييم Coverage و Diversity للتوصيات. إجراء A/B Testing simulation. تحليل User Satisfaction والنتائج.
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
بناء API باستخدام FastAPI لخدمة التوصيات. تطبيق Caching للمنتجات الشائعة. بناء واجهة ويب بسيطة تعرض التوصيات. إعداد Monitoring للأداء. توثيق النظام وطريقة الاستخدام.