Algoritmus pro doporučování zboží v e-shopu

[oss]

Ake klucove slova a algoritmy mam hladat, ked chcem implementovat odporucania tovaru pre maly eshop (100-1000) produktov?

Nechcem do toho tahat externe sluzby, proste chcem mat privacy pod kontrolou vo vlastnej databaze (Mariadb, alternativny Redis).

Google mimomentalne vyhadzuje len AI recomandation engine, ako keby nic ine ako AI nejestvovalo.

[Reklama]

[jjrsk]

Tvoje zadani je na tema neco chci, mevim co, ale urcite to dostanu.

Co chces doporucovat? Jako ze ke sroubu je fajn si koupit matici? Nebo jakoze kdyz sis vcera koupil pracku, dneska si kup dalsi?

[Jan Fikar]

bez AI asi buď ručně označit, že šroubek a matička patří k sobě, případně dělat statistiku podle objednávek: lidé si často s tímto zbožím koupí i toto.

[jjrsk]

... případně dělat statistiku ...

Presne tohle je dost blbej napad, protoze i kdyz budes mit opravdu velkej vzorek, bude ti to treba generovat doporuceni kondomu ke sroubum. A z toho sou zakaznici velmi typicky uplne vodvazani.

Problem ty druhy varianty je typicky v tom, ze to je prace, kterou nekdo musi delat. Takze vysledek bude typicky (a vim to z vlastnich opakovanych zkusenosti), ze ti to bude k podlaze doporucovat treba kotouc do rozbrusky, protoze nekdo tu kartu zkopiroval a nechal tam co tam bylo.

Nemluve o tom, ze

... lidé si často s tímto zbožím koupí i toto.

Je typicky podvod, kterej te ma dovist k nakupu neceho, co nikdo nechce.

[Kamil Podlešák]

Ake klucove slova a algoritmy mam hladat, ked chcem implementovat odporucania tovaru pre maly eshop (100-1000) produktov?

Nechcem do toho tahat externe sluzby, proste chcem mat privacy pod kontrolou vo vlastnej databaze (Mariadb, alternativny Redis).

Google mimomentalne vyhadzuje len AI recomandation engine, ako keby nic ine ako AI nejestvovalo.

Recommendation engine je přesně to co chceš a můžeš si ho sám implementovat, není to až zas taková věda. Tedy vyladit to aby ty výsledky byly opravdu dobré JE docela věda, ale to tak už bývá.

Google je zmatený (nebo to tak alespoň vypadá), protože Recommendation Engine je tradičně součástí Machine Learning, takže AI. Ale kromě toho nemá prakticky nic společného s tím co se dnes v roce 2025 jako AI označuje, tedy LLM.

Zkus hledat "recomendation engine algorithm" a asi bych doporučil nějakou knížku nebo online kurz, ideálně pár let starý (a tudíž nezasažený LLM). Možná najdeš i nějakou použitelnou knihovnu či dokonce démona co můžeš provozovat sám - vím že něco existovalo, ale nikdy jsem sám nezkoušel tak neporadím.

[Reklama]

[oss]

Co chces doporucovat? Jako ze ke sroubu je fajn si koupit matici? Nebo jakoze kdyz sis vcera koupil pracku, dneska si kup dalsi?

Elektronicke suciatky pre domacich kutilov.

Recommendation engine je přesně to co chceš a můžeš si ho sám implementovat, není to až zas taková věda. Tedy vyladit to aby ty výsledky byly opravdu dobré JE docela věda, ale to tak už bývá.

Recommendation engine - to je jasne, ale to hadze rozne veci,  najradsej by som nieco co dokaze odpoucat napriklad pomocou prezerania produktov.

Zkus hledat "recomendation engine algorithm" a asi bych doporučil nějakou knížku nebo online kurz, ideálně pár let starý (a tudíž nezasažený LLM). Možná najdeš i nějakou použitelnou knihovnu či dokonce démona co můžeš provozovat sám - vím že něco existovalo, ale nikdy jsem sám nezkoušel tak neporadím.

 

Skusil som:

• AI Recommendation Engine - Developed by Data Scientists
• 7 machine learning algorithms for recommendation engines
• AI Recommendation Engine - Outcome oriented Engine
• Recommender Algorithm - machine learning

[jjrsk]

Elektronicke suciatky pre domacich kutilov.

Bezva, takze si vubec nepochopil co sem napsal ... je uplne jedno jestli prodavas obili nebo raketovy motory.

[Zdenek Henek]

Ake klucove slova a algoritmy mam hladat, ked chcem implementovat odporucania tovaru pre maly eshop (100-1000) produktov?

Nechcem do toho tahat externe sluzby, proste chcem mat privacy pod kontrolou vo vlastnej databaze (Mariadb, alternativny Redis).

Google mimomentalne vyhadzuje len AI recomandation engine, ako keby nic ine ako AI nejestvovalo.

To co hledáš se jemnuje obecně Dataminig.
Už jsem to dlouho nepotřeboval, ale něco najdeš třeba tady https://waikato.github.io/weka-wiki/

Pokud máš historická data, tak můžeš použít něco co se jmenuje Recommendation engine. Dá se na to použít třeba Spark, pokud těch dat je hodně. https://www.udemy.com/course/taming-big-data-with-apache-spark-hands-on/ by ti v tom mohl pomoct, jak si to celé udělat sám. Určitě existují i jiná řešení. Tento kurz jsem si kdysi dávno prošel, ale spíš jen ze zájmu, věnuju se jinému oboru. Datamining jsem dělal na VŠ diplomku.

Základ je mít data z nákupních košíků a pak můžeš začít porovnávat. Chce to hodně dat, aby nákup náhodných dvojic byl nízko. ideálně, když vybereš 5 věcí nejčastěji nakupovaných dohromady, tak tyto náhodné dvojice tam vůbec nebudou.

Například kdo si kupuje pivo si často koupí i nějaké brambůrky. Pokud je dáš v obchodě vedle sebe, tak se zvýší prodej, protože na tu druhou věc nezapomene, když jsou vedle sebe.

Možná si říkáš, že na to nepotřebuješ žádnou analýzu nákupního košíku. Další případ byl, že z procesování takových dat zjistili, že důchodci si kupují CD s Hip Hop hudbou, takže je dobré je dát blíž ke zboží, které běžně nakupují. Důvod byl prý ne že by to poslouchali, ale jako dárek pro vnoučky. Takže na selský rozum bych nespoléhal a pečlivě bych analyzoval data.

[Zdenek Henek]

... případně dělat statistiku ...

Presne tohle je dost blbej napad, protoze i kdyz budes mit opravdu velkej vzorek, bude ti to treba generovat doporuceni kondomu ke sroubum. A z toho sou zakaznici velmi typicky uplne vodvazani.

Problem ty druhy varianty je typicky v tom, ze to je prace, kterou nekdo musi delat. Takze vysledek bude typicky (a vim to z vlastnich opakovanych zkusenosti), ze ti to bude k podlaze doporucovat treba kotouc do rozbrusky, protoze nekdo tu kartu zkopiroval a nechal tam co tam bylo.

Nemluve o tom, ze

... lidé si často s tímto zbožím koupí i toto.

Je typicky podvod, kterej te ma dovist k nakupu neceho, co nikdo nechce.

Pleteš se úplně ve všem. Ve velkém množství dat ti vyleze, co lidi kupují a pokud si opravdu kupují často šroubky a kondomy tak je vše v pořádku. Selský rozum neplatí. Viz moje odpověď na dotaz.

[Martin Sivák]

Ake klucove slova a algoritmy mam hladat, ked chcem implementovat odporucania tovaru pre maly eshop (100-1000) produktov?

Nechcem do toho tahat externe sluzby, proste chcem mat privacy pod kontrolou vo vlastnej databaze (Mariadb, alternativny Redis).

Google mimomentalne vyhadzuje len AI recomandation engine, ako keby nic ine ako AI nejestvovalo.

https://en.wikipedia.org/wiki/Apriori_algorithm

[Ondrej Nemecek]

... případně dělat statistiku ...

Presne tohle je dost blbej napad, protoze i kdyz budes mit opravdu velkej vzorek, bude ti to treba generovat doporuceni kondomu ke sroubum. A z toho sou zakaznici velmi typicky uplne vodvazani.

Problem ty druhy varianty je typicky v tom, ze to je prace, kterou nekdo musi delat. Takze vysledek bude typicky (a vim to z vlastnich opakovanych zkusenosti), ze ti to bude k podlaze doporucovat treba kotouc do rozbrusky, protoze nekdo tu kartu zkopiroval a nechal tam co tam bylo.

Nemluve o tom, ze

... lidé si často s tímto zbožím koupí i toto.

Je typicky podvod, kterej te ma dovist k nakupu neceho, co nikdo nechce.

Pleteš se úplně ve všem. Ve velkém množství dat ti vyleze, co lidi kupují a pokud si opravdu kupují často šroubky a kondomy tak je vše v pořádku. Selský rozum neplatí. Viz moje odpověď na dotaz.

Podle mě je to, co se na shopech zobrazuje jako související zboží, často velmi zavádějící. Běžně totiž nabídne nekompatibilní příslušenství, což je přesně to, co nechci.

Takže podle mě bych buď uváděl zákaznící často kupují společně s a tam dal výsledek statistické analýzy chování zákazníků (pak skutečně můžu nabídnout zahradní hadici jako příslušenství k mobilu, pokud to odpovídá zákaznickému chování) anebo bych to zboží prostě spároval na základě nějakého erudovaného výběru ve smyslu doporučeného příslušenství, kde ale budu garantovat, že položky mají reálný vztah ke kupovanému produktu (pak k mobilu nabídnu jako příslušenství např. kompatibilní pouzdra na mobil, ale ne už zahradní hadici).

[r223]

Elektronicke suciatky pre domacich kutilov.

Jednoznacne dle nakupu ostatnich. Kupujes male konekotr -> typicky chces i female. Delaji to tak i velci kluci typu Mouseru, a je to uzitecne, vyuzivam to.

[oss]

Ake klucove slova a algoritmy mam hladat, ked chcem implementovat odporucania tovaru pre maly eshop (100-1000) produktov?

Nechcem do toho tahat externe sluzby, proste chcem mat privacy pod kontrolou vo vlastnej databaze (Mariadb, alternativny Redis).

Google mimomentalne vyhadzuje len AI recomandation engine, ako keby nic ine ako AI nejestvovalo.

To co hledáš se jemnuje obecně Dataminig.
Už jsem to dlouho nepotřeboval, ale něco najdeš třeba tady https://waikato.github.io/weka-wiki/

Pokud máš historická data, tak můžeš použít něco co se jmenuje Recommendation engine. Dá se na to použít třeba Spark, pokud těch dat je hodně. https://www.udemy.com/course/taming-big-data-with-apache-spark-hands-on/ by ti v tom mohl pomoct, jak si to celé udělat sám. Určitě existují i jiná řešení. Tento kurz jsem si kdysi dávno prošel, ale spíš jen ze zájmu, věnuju se jinému oboru. Datamining jsem dělal na VŠ diplomku.

Základ je mít data z nákupních košíků a pak můžeš začít porovnávat. Chce to hodně dat, aby nákup náhodných dvojic byl nízko. ideálně, když vybereš 5 věcí nejčastěji nakupovaných dohromady, tak tyto náhodné dvojice tam vůbec nebudou.

Například kdo si kupuje pivo si často koupí i nějaké brambůrky. Pokud je dáš v obchodě vedle sebe, tak se zvýší prodej, protože na tu druhou věc nezapomene, když jsou vedle sebe.

Možná si říkáš, že na to nepotřebuješ žádnou analýzu nákupního košíku. Další případ byl, že z procesování takových dat zjistili, že důchodci si kupují CD s Hip Hop hudbou, takže je dobré je dát blíž ke zboží, které běžně nakupují. Důvod byl prý ne že by to poslouchali, ale jako dárek pro vnoučky. Takže na selský rozum bych nespoléhal a pečlivě bych analyzoval data.

Vdaka, ale chcel by som si to implementovat sam vramci sebarozvoja.

Ake klucove slova a algoritmy mam hladat, ked chcem implementovat odporucania tovaru pre maly eshop (100-1000) produktov?

Nechcem do toho tahat externe sluzby, proste chcem mat privacy pod kontrolou vo vlastnej databaze (Mariadb, alternativny Redis).

Google mimomentalne vyhadzuje len AI recomandation engine, ako keby nic ine ako AI nejestvovalo.

https://en.wikipedia.org/wiki/Apriori_algorithm

Vdaka, pozriem sa na to.

[registrovany_ava]

Toto jsem kdysi implementoval, používá se na to kolaborativní filtr. Není to těžké, a určitě už na to budou implementace v tvém jazyce. V podstatě to řadí produkty tak, že pokud se ti líbí něco, co se líbí i ostatním lidem, pravděpodobně se ti budou líbit i jiné věci co se líbí lidem se společnými zájmy. V měřítku, o kterém píšeš, ti to v pohodě poběží v paměti, žádné zádrhele bych neočekával.

Podle toho, z jakých podkladů vyjdeš, dostaneš dva scénáře:

Vyjdeš z nákupů: Lidé typicky nakupují komplementární zboží, tj. víno a vývrtku. Když kolaborativní filtr aplikuješ na data z nákupů, dostaneš ve výsledku "Vybrali jste si toto zboží, nehodilo by se vám k němu ještě tohle"? Tedy např. k hodinkám to doporučí ještě řemínek a baterku a čistidlo na sklíčko.

Vyjdeš z vizit - návštěv produktů při browsení e-shopem: Lidi si typicky prohlížejí několik variant téhož produktu. Kolaborativní filtr na vizitách ti bude doporučovat alternativy - "Nechtěli byste radši hodinky s vodotryskem, nebo s kukačkou?" Zase ale doporučují relevantní alternativy, protože kolaborativní filtr je natrénovaný na lidech co mají podobné zájmy jako já.

V každém případě může být dobrá volba filtr přetrénovat třeba jednou denně (tedy spíš v noci) na základě čerstvých podkladů.

[LolPhirae]

Nic nedoporučuj, akorát mě to jako zákazníka nasere.