Building a customer product recommendation.

Abstract

Product recommendation systems are pivotal in enhancing user expe- rience by suggesting relevant products based on past behavior, prefer- ences, or similarities with other users. For businesses, a well-designed

recommendation system can significantly improve customer acquisition, retention, and satisfaction.

The objective of this report is to develop a product recommendation sys- tem by analyzing large datasets, building a predictive model using deep

learning, and deploying it as a web application. Specifically, the study investigates Neural Collaborative Filtering (NCF), a modern approach that models user-item interactions through neural networks. This model provides accurate and effective recommendations by uncovering hidden

relationships between users and items, significantly improving the ac- curacy and efficiency of product recommendation systems compared to

non-deep learning methods.

تُ ً عد أنظمة توصية المنتجات أداة محورية في تحسين تجربة المستخدم، حيث تقوم ً باقتراح منتجات ذات صلة بناء على السلوكيات السابقة للمستخدمين أو تفضيلاتهم أو أوجه التشابه مع مستخدمين آخرين. ُ أما بالنسبة للشركات، فإن نظام التوصية الم َحكم التصميم يُ ّ سهم بشكل فعال في تعزيز اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم ورفع مستوى رضاهم. تسعى هذه الدراسة إلى تطوير نظام توصية منتجات عبر تحليل مجموعات بيانات ضخمة ، وبناء نموذج تنبؤي باستخدام تقنيات التعلم العميق ، ثم نشره كتطبيق ويب. ً ويركز البحث تحديدا على أسلوب التصفية التعاونية العصبية كنهج(NCF (حديث يعتمد على الشبكات العصبية في نمذجة التفاعلات بين المستخدمين والمنتجات. ّ ويتميز هذا النموذج بقدرته على تقديم توصيات دقيقة وفعالة من خلال الكشف عن ً ا ملحوظا في دقة

ً العلاقات غير الظاهرة بين المستخدمين والمنتجات، مما يحقق تحسن وكفاءة أنظمة التوصية مقارنةً بالأساليب التقليدية غير القائمة على التعلم العميق.