بناء أنظمة التوصية الذكية (Recommender Systems) للمتاجر والتطبيقات باستخدام تعلم الآلة.

أهلاً بك! هل ترغب في زيادة مبيعات متجرك الإلكتروني؟ أو زيادة تفاعل المستخدمين مع محتوى منصتك (مقالات، كورسات، فيديوهات)؟ الحل الأمثل هو دمج "نظام توصية ذكي" (Recommender System) تماماً كالذي تستخدمه أمازون ونتفليكس. بصفتي مهندس ذكاء اصطناعي، أقدم لك خدمة بناء خوارزميات توصية مخصصة لتحليل بيانات منتجاتك أو محتواك، واقتراح العناصر الأكثر صلة لكل مستخدم لضمان أفضل تجربة استخدام. ما الذي سأقوم بتنفيذه في مشروعك؟ معالجة النصوص والبيانات (Data Preprocessing & NLP): استخراج الكلمات المفتاحية، دمج الميزات (Features)، وتنظيف النصوص (Stemming & Stop-words removal) باستخدام مكتبات مثل NLTK. تحويل البيانات (Vectorization): تحويل النصوص ووصف المنتجات إلى مصفوفات رقمية (Bag of Words / TF-IDF) لتمكين الحواسيب من فهمها عبر Scikit-Learn. بناء خوارزمية التوصية (Content-Based Filtering): استخدام مقاييس حساب التشابه الرياضية (مثل Cosine Similarity) لاستخراج أقرب المنتجات أو العناصر لاهتمام المستخدم بدقة عالية. ما الذي ستستلمه؟ ملف كود بايثون التفاعلي (Jupyter Notebook / .py) نظيف وموثق خطوة بخطوة لتتمكن من مراجعته ودمجه في منصتك. ملف البيانات المعالج (Processed Dataset) وجاهز للعمل. ملاحظة: السعر الأساسي يشمل بناء نظام توصية يعتمد على المحتوى (Content-Based) لمجموعة بيانات صغيرة إلى متوسطة. يرجى التواصل معي قبل الطلب لمناقشة حجم مشروعك.