Ce vor mai cumpăra?

Încărcați o comandă reală și vedeți ce sugerează magazinul în continuare sau deschideți oricare dintre cele 3.500 de produse din catalogul unui angrosist real și umpleți dumneavoastră coșul. Totul rulează în browserul dumneavoastră.

Demonstrația necesită JavaScript. Catalogul și modelul au aproximativ 2,2 MB și se descarcă o singură dată.

Demo-ul în sine este în engleză, ca și datele sale.

Comenzi și prețuri reale de la un angrosist britanic online de articole cadou, din decembrie 2009 până în decembrie 2011 (UCI Online Retail II, CC BY 4.0). Fiecare sugestie provine din comenzile plasate înainte de octombrie 2011; ratele de mai jos sunt măsurate pe cele zece săptămâni de după. Cumpărătorii angro iau același model în mai multe culori, așa că variantele de culoare apar împreună.

33%Din 4.865 de comenzi reale ulterioare cu un produs omis, acel produs se află printre primele zece sugestii ale magazinului, din 3.529 de produse. Ghicit la întâmplare: 0,3%.

3%Același test pentru o listă de bestselleruri, ceea ce arată majoritatea magazinelor.

0,3%Aceeași întrebare pusă unui model general de IA, de felul celor din spatele chatboturilor. Știe ce vinde un magazin de cadouri, nu ce cumpără împreună acești clienți.

Cum funcționează

DateDoi ani de comenzi, 3.500 de produse, nimic despre client în afară de conținutul coșului. Metodele sunt ajustate pe comenzile dinainte de octombrie 2011 și testate pe cele zece săptămâni următoare.

MetodeBestselleruri, „cumpărate împreună” dintr-un model liniar produs–produs (EASE) ajustat pe toate comenzile și un model de embeddinguri care a învățat ce produse merg împreună. Toate trei rulează pe dispozitivul dumneavoastră dintr-un fișier JSON de 2 MB. Modelul de embeddinguri obține 16% la același test. Modelul general este Qwen 2.5 7B, un LLM deschis; cu 100 de produse din care să aleagă, ajunge la 2,7%.

Ce primiți„Cumpărate frecvent împreună” pe fiecare pagină de produs, „Completați comanda” în coș, aceleași liste în e-mailuri, din propriile comenzi, actualizate în fiecare noapte pe orice server. Fără GPU, fără facturi API, fără ca datele clienților să vă părăsească sistemele.

Cod, procesarea datelor și benchmarkul complet: github.com/balticml/recommendation-engine. Vreți asta în magazinul dumneavoastră? Contactați-ne