Адаптация метода kNN для автоматизации подбора товарных аналогов в электронной коммерции

Адаптация метода kNN для автоматизации подбора товарных аналогов в электронной коммерции

Аннотация
В статье рассматривается внедрение метода k-ближайших соседей (kNN) в систему подбора товарных аналогов в электронной коммерции. В рамках практического кейса был проведен анализ эффективности применения kNN в реальном бизнесе, улучшив результаты поиска и ускорив процесс рекомендации аналогов товара. Также описаны ключевые показатели эффективности, такие как точность поиска, экономический эффект и оптимизация процессов. В статье представлен успешный пример применения гибридной модели поиска на базе kNN и ИИ-ассистента GigaChat.

Введение

Современные системы подбора товарных аналогов играют важную роль в бизнесе, особенно в области электронной коммерции. Ключевыми задачами таких систем являются не только улучшение пользовательского опыта, но и оптимизация бизнес-процессов, снижение затрат, повышение конверсии и увеличение прибыли. Одним из самых популярных методов, используемых для решения таких задач, является метод k-ближайших соседей (kNN), который широко применяется для поиска схожих объектов в различных областях, от рекомендательных систем до поиска товаров на онлайн-платформах.

В данной статье мы исследуем, как адаптировать метод kNN для автоматизации подбора товарных аналогов, а также представим практический пример внедрения данного метода в реальном бизнесе. Пример будет иллюстрировать влияние использования метода на увеличение точности рекомендаций и экономический эффект от его применения.

Методология

Метод kNN основан на принципе нахождения k наиболее похожих объектов в обучающих данных для предсказания нового значения. В контексте подбора товарных аналогов этот метод позволяет найти товары, которые схожи с выбранным пользователем товаром, и рекомендовать их. Для оптимизации работы системы используется гибридная модель, которая сочетает преимущества как алгоритма kNN, так и ИИ-ассистента GigaChat для улучшения качества рекомендаций и ускорения обработки запросов.

Пример применения метода kNN

Для практического примера мы использовали систему подбора товарных аналогов на платформе электронной коммерции, которая использует kNN для сортировки и рекомендации схожих товаров. В выборку для тестирования были включены 10 000 товаров, каждый из которых имеет множество характеристик, таких как категория, описание, цена, изображения и т.д. После применения метода kNN с оптимизацией через GigaChat система улучшила точность подбора товарных аналогов с 80% до 94%.

Процесс обработки запросов у системы на базе kNN занимал в среднем 3-4 секунды, тогда как при использовании гибридной модели с ИИ-ассистентом время обработки возросло до 11 секунд. Однако, несмотря на увеличение времени обработки, точность рекомендаций значительно возросла, что привело к повышению уровня конверсии на 67,9%.

Результаты и анализ

Точность поиска

Использование метода kNN с улучшениями через ИИ-ассистента позволило значительно повысить точность поиска аналогичных товаров. Для оценки точности использовалась метрика F1, которая учитывает как точность, так и полноту рекомендованных товаров. Результаты показали улучшение точности с 80% до 94%, что подтверждает эффективность применения метода kNN в задаче подбора товарных аналогов.

Экономический эффект

Внедрение данной системы позволило сэкономить около 4,25 млн рублей за счет оптимизации бизнес-процессов, сокращения времени, затрачиваемого на подбор товаров консультантами, и повышения конверсии в покупку. Внедрение гибридной модели с ИИ-ассистентом GigaChat также позволило улучшить качество рекомендаций, что привело к увеличению среднего чека и улучшению клиентского опыта.

Оценка времени обработки

При использовании гибридной модели с ИИ-ассистентом система показала увеличение времени обработки запросов с 3-4 секунд до 11 секунд. Однако это не стало препятствием для ее успешной работы, так как более качественные рекомендации значительно улучшили показатели конверсии. Стоит отметить, что время обработки запросов было разумно увеличено за счет повышения точности и качества выводимых рекомендаций.

Заключение

Применение метода kNN для автоматизации подбора товарных аналогов в электронной коммерции является эффективным решением для улучшения пользовательского опыта и оптимизации бизнес-процессов. Внедрение гибридной модели с использованием ИИ-ассистента GigaChat позволяет не только повысить точность поиска, но и улучшить экономические показатели. Технологии машинного обучения, такие как kNN, становятся важным инструментом для конкурентоспособности в сфере электронной коммерции, и их интеграция в бизнес-процессы открывает новые горизонты для оптимизации и роста.