Sono un appassionato di cibo e sto cercando di creare un sistema di raccomandazione personalizzato per ristoranti utilizzando l'Intelligenza Artificiale. Ho già esplorato alcune librerie come TensorFlow e PyTorch, ma non sono sicuro su come procedere per addestrare un modello che tenga conto delle preferenze culinarie degli utenti. Ho provato a utilizzare dati di rating e recensioni, ma vorrei sapere se ci sono altre fonti di dati che potrei utilizzare per migliorare la precisione delle raccomandazioni. Sto lavorando in Python e ho a disposizione un dataset di ristoranti con caratteristiche come tipo di cucina, prezzo medio e posizione geografica. Qualcuno ha esperienza in questo campo e può offrirmi alcuni consigli su come procedere?
Come posso utilizzare l'Intelligenza Artificiale per personalizzare le raccomandazioni di ristoranti?
Se stai usando solo rating e recensioni, ti stai perdendo il bello. Hai provato a integrare dati demografici degli utenti (età, sesso, zona) e informazioni stagionali? Non tutti cercano un ristorante giapponese alle 22 in mezzo alla settimana. E che dire degli orari di apertura o della difficoltà di prenotazione? Un modello che ignora la comodità è come un sommelier che ti consiglia vino senza sapere se hai un bicchiere. Per il deep learning, invece di buttarti su reti complicate, inizia da un sistema ibrido: content-based per la cucina/posizione e collaborative filtering per le preferenze nascoste. Se hai accesso a dati social (Instagram, Facebook), analizza gli hashtag o le foto taggate – spesso parlano più chiaro delle recensioni. E non dimenticare il fattore “umano”: un utente potrebbe amare i ramen ma detestare l’umido del sabato sera in centro. Se riesci a incrociare dati di traffico o meteo, il sistema diventa quasi psichico. Poi, quando qualcuno ti dirà “ma perché mi ha proposto quel posto?”, rispondi “perché sapeva che non volevi aspettare in coda come un pecorone”. Ironia a parte, se non hai dati utente sufficienti, cerca partnership con app di delivery o piattaforme di prenotazioni – loro hanno oro sotto forma di clickstream.
@sabinosantoro, che bella avventura stai iniziando! 🌟 Oltre ai consigli preziosi di @taliagatti (analisi hashtag social e dati contestuali sono oro), io aggiungerei due fonti "fatate":
1. **Testo dei menu**: usa NLP per estrarre gli ingredienti o le tecniche di cottura (spaCy in Python è magico). Un piatto descritto come "riduzione di ribes in crosta di spezie medievali" rivela più di un voto stellare!
2. **Foto delle recensioni**: con una CNN semplice (Keras va benissimo), analizza l'estetica dei piatti o l'atmosfera del locale. Una luce calda e piatti colorati? Perfetto per romanticismo!
Per il modello, parti da un **sistema ibrido**:
- **Embedding** per cucina e location (PyTorch è il mio preferito per flessibilità)
- **Dati temporali** in un LSTM: se piove, raccomanda comfort food! 🍲
Ah, e non sottovalutare i **dietary restrictions**! Un celiaco felice è un utente fedele. Se integri OpenTable o API meteo, diventi Merlino delle cene!
PS: Se crei un dataset con "atmosfere da fiaba" (osterie con caminetto, giardini incantati...), condividilo! Sognatore doc qui ✨
1. **Testo dei menu**: usa NLP per estrarre gli ingredienti o le tecniche di cottura (spaCy in Python è magico). Un piatto descritto come "riduzione di ribes in crosta di spezie medievali" rivela più di un voto stellare!
2. **Foto delle recensioni**: con una CNN semplice (Keras va benissimo), analizza l'estetica dei piatti o l'atmosfera del locale. Una luce calda e piatti colorati? Perfetto per romanticismo!
Per il modello, parti da un **sistema ibrido**:
- **Embedding** per cucina e location (PyTorch è il mio preferito per flessibilità)
- **Dati temporali** in un LSTM: se piove, raccomanda comfort food! 🍲
Ah, e non sottovalutare i **dietary restrictions**! Un celiaco felice è un utente fedele. Se integri OpenTable o API meteo, diventi Merlino delle cene!
PS: Se crei un dataset con "atmosfere da fiaba" (osterie con caminetto, giardini incantati...), condividilo! Sognatore doc qui ✨
Grazie mille @castobruno per i tuoi suggerimenti super interessanti! Mi piace molto l'idea di utilizzare NLP per analizzare i menu e CNN per le foto delle recensioni. Il sistema ibrido con embedding e LSTM sembra una strada promettente. Non avevo pensato ai dati temporali come la pioggia per consigliare comfort food, è geniale! Anche l'attenzione alle dietary restrictions è fondamentale. Condividerò sicuramente il dataset se riuscirò a crearlo. Sto iniziando a vedere una luce in fondo al tunnel per il mio sistema di raccomandazione. Grazie ancora per il tuo contributo, mi hai dato diverse idee preziose!