|
|
|
|
WaveAccess разработала рекомендательную систему на основе машинного обучения для Get Your Book
(Официальное сообщение компании (пресс-релиз))
Данный материал размещен пользователем сайта. Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
Команда WaveAccess создала для сервиса Get Your Book рекомендательную систему на базе Machine Learning (машинного обучения, ML). Решение формирует список рекомендуемых литературных произведений на основании интересов читателя.
|
Сервис Get Your Book предлагает пользователям ежемесячную подписку на подарочные коробки: в них покупатель получает книги, шоколад, чай и другие мелочи. Таким образом пользователь регулярно пополняет свою книжную полку, экономя время и получая необычный опыт. Выбор книги становится сюрпризом: Get Your Book подбирает произведения, анализируя рецензии ведущих критиков, – в посылку попадают новинки издательств и бестселлеры. Чтобы решить задачу увеличения продаж при сокращении издержек и повысить лояльность пользователей, основатели компании решили прибегнуть к инновационному подходу: автоматизировать подбор книг и персонализировать предложение, при этом сохранив критерий «сюрприза». Get Your Book обратилась в WaveAccess – решением стала разработка рекомендательной системы на базе машинного обучения, которая позволяет на основании интересов читателя выделять из обширной базы книг топ-25 произведений. Обладатель подписки Get Your Book заполняет на сайте анкету, в которой указывает интересующие его жанры, любимые произведения и авторов. Можно указать один или несколько жанров: художественный, классика, фэнтези, саморазвитие, нон-фикшн. На основе этих данных система формирует список из 25 рекомендуемых книг, сортируя их по вероятности совпадения с интересами читателя. Этот список доступен только сотрудникам Get Your Book – эффект неожиданности для покупателя не пропадает. В то же время наличие таких рекомендаций многократно повышает вероятность угодить читателю. Алгоритм машинного обучения анализирует более 8000 русскоязычных книг из открытых каталогов, в том числе издательства АСТ и магазина «Хит-книга». Недостающие данные и читательские рейтинги «подтягиваются» с сайта Good Reads по уникальному идентификатору книги ISBN. Разработанная система обладает большим потенциалом для развития. Ее можно «научить»: • обрабатывать серии книг; • учитывать не понравившиеся книги; • упростить формат ввода данных; • сводить пользователей со схожими литературными предпочтениями; • распределять рекомендованные книги по уровню закупочных цен, что позволило бы Get Your Book уменьшить себестоимость посылки. «Рекомендательные системы служат одним из наиболее популярных и монетизируемых примеров использования решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения. За счет актуальных рекомендаций клиентам в нужном месте, нужное время и через релевантные каналы они помогают бизнесу увеличивать конверсию. У рекомендательной системы для Get Your Book большой потенциал, и мы будем рады предложить новые возможности для ее развития», – комментирует старший вице-президент по разработке ПО в WaveAccess Александр Азаров. Команда WaveAccess обладает глубокой экспертизой в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В портфолио компании – более 20 комплексных проектов для здравоохранения, ритейла и e-commerce, сельского хозяйства и других отраслей.
Автор: Екатерина Данилович
Рубрики: ПО
|
|
|
|
|