AI-система аналізу рыночних кошиків
Аналіз рыночних кошиків — класика роздрібної аналітики, але сучасні ML-підходи далеко перевищують Apriori та правила асоціацій. Нейромережеві моделі ловлять нелінійні залежності, сезонні паттерни та контекст покупок, недоступні алгоритмам на основі правил.
Класичні та нейромережеві підходи
FP-Growth на 1M транзакцій з 10k SKU при support=0.01: обробляє за 3-8 хвилин на одному CPU. Нейромережева модель потребує GPU, але дає +15-20% до Recall@10 на розріджених даних проти чистих правил асоціацій. Гібридний підхід: правила для високопідтримуваних пар, нейросеть для long-tail.