Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Wikimart recommendations

20,466 views

Published on

See retailrocket.ru recommendation service
Presented at IMetric.ru on 8th Nov 2012

Published in: Technology
  • Dear Sir/Madam,

    We write to inform you that we are interested in your products which we saw in this trade site and we sincerely hope to establish a long-term business relation with your esteemed company. Please kindly send me your catalog. Also, inform me about the MOQ, Delivery time, and payment terms warranty.

    Please Contacts us on: sadricinfo@yahoo.com


    Your early reply is highly appreciated. Thank You!


    Best Regards,

    **********************************
    Mr. Alexzander McAnthony
    (Purchasing Manager)
    322 Harrow Road, Middlesex,
    HA9 6LL,London,
    United Kingdom.
    TEL.: +44-752 872 2864
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here

Wikimart recommendations

  1. 1. Рекомендации и конверсия Роман Зыков http://wikimart.ru Moscow, iMetrics, 8th November 2012
  2. 2. Введение КонверсияНасколько ваш продукт удовлетворяеттекущие потребности вашей аудитории
  3. 3. Высокая конверсияВаши опытные посетители могут помочьновичкам!UGS – User Generated StatisticsРекомендательные сервисы на основеповедения пользователей на сайте могутсущественно поднять конверсию
  4. 4. Рекомендации• Искавшие «….» купили• С этим товаром часто смотрят• Товары – аналоги• Популярные товары• Персональные рекомендации• С этим товаром покупают• После просмотра купили• ………………………….
  5. 5. РекомендацииИскавшие «….» купили (5)
  6. 6. РекомендацииС этим товаром часто смотрят (1)Товары – аналоги (3)
  7. 7. РекомендацииВнешний поиск (2) Персональные рекомендации (4)
  8. 8. Данные• Транзакции• Веб логи: • Просмотры страниц • События • Поиск внешний • Поиск по сайту • ……………
  9. 9. Item – to – Item
  10. 10. Алгоритмы ?5 1 5 …
  11. 11. Алгоритмы 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 … 1 0 0 0 0 1 0Не было совершено Была совершена ни одной покупки хотя бы одна покупка
  12. 12. Алгоритмы Косинус между и 1 0(1, 1, 0, 1, 1) * (0, 1, 1, 1, 0) ≈ 0.58 1 1||(1,1,0,1,1)|| * ||(0,1,1,1,0)|| 0 1 1 1 1 0
  13. 13. Алгоритмы 1 0.71 0.58 0.58 0.5 0.35 0.50.71 1 0.41 0.41 0.71 0 00.58 0.41 1 0.67 0 0.41 0.580.58 0.41 0.67 1 0.58 0.41 0.580.5 0.71 0 0.58 1 0 00.35 0 0.41 0.41 0 1 00.5 0 0.58 0.58 0 0 1
  14. 14. Замечания• Используйте веса событий• Учитывайте давность• Товар-товар встречается 2 раза
  15. 15. Инструменты• SQL• Python• C• R• Hadoop Mahout• easyrec.org
  16. 16. Эффективность• AB тесты• Мерчандайзинг
  17. 17. Спасибо!rzykov@gmail.com http://kpis.ru

×