レコメンデーション機能は、ユーザーに対して特定のアイテムやコンテンツを推薦する機能です。ユーザーが過去に評価したアイテムや他のユーザーの評価データを元に、類似のユーザーやアイテムを推薦します。類似のユーザーが好むアイテムを推定することで、新しいアイテムをレコメンドします。
現状
商品画面では、商品名（name）、商品説明（description）、画像（cover）、価格（price）を表示しており、
レビュー機能の開発で、評価、コメント一覧を追加しました。
開発タスク
おすすめ商品のリストを追加してください。
画面仕様
機能仕様
おすすめ商品の仕様
おすすめ商品を最大5件表示してください。
おすすめ商品は、商品画像、評価（その商品を評価したユーザーの評価値の平均）、商品名を表示してください。
おすすめ商品は横スクロールできるようにしてください。約1000pxの横幅で3つの商品が表示されるぐらいのサイズ感、デザインにしてください。
レコメンデーションのアルゴリズム
アルゴリズムは、ユーザーベースの協調フィルタリング、またはアイテムベースの協調フィルタリングで実装してください。
類似度はコサイン類似度を用いてください。
データが足りないときは？
協調フィルタリングでは、多くのユーザーの評価情報が必要です。正しく動くことを検証するために、疑似データを生成して、データベースに保存するマイグレーションコードを実装してください。