Muchos creen que para construir un sistema de recomendaciones se necesitan datos enormes como los de Netflix o Amazon. La realidad es que se puede empezar pequeño con un modelo simple y dejar que aprenda con el uso: arrancar con un modelo preentrenado para resolver el cold start, aprender de las interacciones de los usuarios de forma incremental y actualizar las recomendaciones para que sigan siendo relevantes.

El problema. Al lanzar un producto no sabes qué le gusta a cada usuario y si las primeras recomendaciones son aleatorias puedes perder usuarios antes de que el sistema aprenda. Una solución práctica es iniciar con un modelo basado en datos históricos de ventas o clics para dar sugerencias razonables desde el primer día.

Construyendo el modelo inicial. Con una tienda pequeña que vende zapatillas, camisetas y accesorios puedes calcular la popularidad por categoría a partir de los historiales de compra y recomendar en orden descendente de popularidad. Paso 1: agregar histórico por categoría; Paso 2: ordenar por recuento; Paso 3: devolver las categorías más populares como recomendación inicial. Con esto se evita el rechazo temprano y se garantiza una experiencia mínima aceptable.

Haciéndolo autodidacta. Cada interacción del usuario sirve para ajustar su perfil. Una forma simple es llevar un contador por usuario y categoría y aumentar el peso cuando hay un clic o una compra. Con esos pesos personalizados se generan recomendaciones que priorizan lo que cada usuario realmente prefiere, y así el sistema personaliza desde pequeños volúmenes de datos.

Ciclo de aprendizaje. Empezar con un modelo preentrenado basado en datos históricos; servir recomendaciones; registrar interacciones como clic, compra o valoración; actualizar el perfil del usuario o los pesos del modelo; generar recomendaciones mejoradas. Este ciclo se repite y el sistema se vuelve más eficaz con cada interacción.

Ventajas. Mejor rendimiento en el cold start porque el usuario recibe sugerencias útiles desde el primer día; personalización que evoluciona con el comportamiento real; escalabilidad: la misma estrategia funciona con datos pequeños y puede crecer hacia modelos de machine learning más complejos como ALS, algoritmos de tipo bandit o redes neuronales cuando el volumen de datos lo justifique.

Próximos pasos. Para escalar puedes estudiar ALS en Spark para filtrado colaborativo, implementar multi armed bandits para optimización en tiempo real o combinar filtrado colaborativo con métodos basados en contenido para un recomendador híbrido. Si te interesa podemos desarrollar un ejemplo práctico con Spark o una versión con deep learning aplicada a tu catálogo.

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