Розробка рекомендаційної системи товарів (Collaborative Filtering)

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
8+Років на ринку900+Реалізованих проектів100+Розробників у штаті19+Партнерів
Послуги, які ми пропонуємо
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Розробка рекомендаційної системи товарів (Collaborative Filtering)
Середній
~1-2 тижні
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1196
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853
Показати більше робіт

Впровадження системи рекомендацій товарів (Collaborative Filtering)

Collaborative Filtering — найпоширеніший підхід для рекомендацій товарів: "користувачі, подібні до вас, купили це". Не потребує описів товарів — лише історія взаємодій. Працює для будь-якої області, але вимагає достатнього обсягу транзакцій (>50K) і погано справляється з холодним стартом.

ALS (Alternating Least Squares) матрична факторизація

Collaborative Filtering з достатнім обсягом даних: NDCG@10 0.25-0.45. Ключові гіперпараметри: factors=64-128, iterations=15-30, regularization=0.001-0.1. Вагування подій: перегляд=1, додати в кошик=3, покупка=5, повторна покупка=8.

ALS на 1M користувачів × 100K товарів навчається за 5-15 хвилин на CPU (8 потоків). Мінімальний обсяг для успішного навчання: 50K унікальних пар користувач-товар.