Ko vēl viņi pirks?

Ielādējiet reālu pasūtījumu un skatiet, ko veikals iesaka tālāk, vai atveriet jebkuru no 3 500 produktiem īsta vairumtirgotāja katalogā un piepildiet grozu paši. Viss darbojas Jūsu pārlūkā.

Demonstrācijai nepieciešams JavaScript. Katalogs un modelis aizņem aptuveni 2,2 MB un tiek lejupielādēti vienreiz.

Pati demonstrācija ir angļu valodā, tāpat kā tās dati.

Reāli pasūtījumi un cenas no Lielbritānijas dāvanu preču interneta vairumtirgotāja, no 2009. gada decembra līdz 2011. gada decembrim (UCI Online Retail II, CC BY 4.0). Katrs ieteikums nāk no pasūtījumiem, kas veikti pirms 2011. gada oktobra; rādītāji zemāk izmērīti nākamajās desmit nedēļās. Vairumpircēji ņem vienu dizainu vairākās krāsās, tāpēc krāsu varianti parādās kopā.

33%No 4 865 vēlākiem reāliem pasūtījumiem ar vienu izlaistu preci šī prece ir veikala desmit labāko ieteikumu vidū, no 3 529 produktiem. Nejaušs minējums: 0,3%.

3%Tas pats tests visvairāk pirkto preču sarakstam — tam, ko rāda lielākā daļa veikalu.

0,3%Tas pats jautājums, uzdots vispārīgam MI modelim, kāds darbina tērzēšanas robotus. Tas zina, ko pārdod dāvanu veikals, nevis to, ko šie klienti pērk kopā.

Kā tas darbojas

DatiDivu gadu pasūtījumi, 3 500 produktu, par klientu nekas vairāk kā groza saturs. Metodes pielāgotas pasūtījumiem pirms 2011. gada oktobra un pārbaudītas nākamajās desmit nedēļās.

MetodesVisvairāk pirktās preces, „pērk kopā“ no lineāra prece–prece modeļa (EASE), kas pielāgots visiem pasūtījumiem, un iegulumu modelis, kas apguvis, kuri produkti iederas kopā. Visi trīs darbojas Jūsu ierīcē no 2 MB JSON faila. Iegulumu modelis tajā pašā testā sasniedz 16%. Vispārīgais modelis ir Qwen 2.5 7B, atvērts LLM; ja tam dod 100 produktus, no kuriem izvēlēties, tas sasniedz 2,7%.

Ko Jūs iegūstat„Bieži pērk kopā“ katrā produkta lapā, „Papildiniet savu pasūtījumu“ grozā, tie paši saraksti e-pastos — no Jūsu pašu pasūtījumiem un atjaunināti katru nakti jebkurā serverī. Bez GPU, bez API rēķina, un klientu dati neatstāj Jūsu sistēmas.

Kods, datu plūsma un pilns salīdzinājums: github.com/balticml/recommendation-engine. Vēlaties to savam veikalam? Sazinieties ar mums