Покращення "cold-start" пошуку товарів в e-commerce за допомогою семантичних ідентифікаторів

Abstract

Об’єкт дослідження – рекомендаційні системи в електронній комерції. Предмет дослідження – методи побудови рекомендаційних систем з використанням семантичних ідентифікаторів товарів, сформованих на основі ембеддингів та нейронних мереж. Мета роботи – дослідження та реалізація підходу до побудови рекомендаційної системи для e-commerce із використанням semantic ID з метою покращення якості рекомендацій та часткового подолання проблеми cold start. Дослідження генеративного пошуку на основі Semantic-ID для системи рекомендацій в електронній комерції, зосереджене на режимі холодного старту (cold-start) та протестоване відносно базової моделі на каталогах промислового й публічного корпусів для характеристики того, де компактні дискретні представлення елементів допомагають, а де виявляються неефективними.