¿Cuál es el mejor motor de recomendación de productos para tiendas como Amazon?

Para un sitio similar a Amazon, solo tiene datos positivos, es decir, solo compra información que se conoce ampliamente como filtrado colaborativo de una clase en la literatura de sistemas de recomendación. Amazon utiliza la técnica de filtrado colaborativo basado en Neighborhood (más específicamente el artículo) para la recomendación. Existen muchas implementaciones de código abierto de técnicas de filtrado colaborativo basadas en el vecindario.

Aquí, he enumerado algunos softwares populares disponibles

Graphlab : GraphLab
GraphChi : GraphChi (Cálculo a gran escala en la versión de máquina única de graphlab. Consulte Aprendizaje automático a gran escala y otros animales para obtener recomendaciones basadas en elementos utilizando GraphChi)
Mahout : aprendizaje automático escalable y minería de datos (consulte la Recomendación con Apache Mahout en CDH3 para implementar un sistema de recomendación basado en elementos simples en Mahout)
MyMediaLite : Biblioteca del sistema de recomendaciones MyMediaLite (Ver MyMediaLite: Experimentos de ejemplo para recomendaciones basadas en elementos usando MyMediaLite)

Hola,

Hay muchos motores de recomendación, pero Metisa es la aplicación que recomendamos a todas las tiendas de comercio electrónico. (divulgación completa: ¡fue construido por nosotros!)

Construimos Metisa para eliminar las conjeturas del marketing con IA. Al desarrollar sitios web de comercio electrónico para nuestros clientes, notamos que el marketing para ellos era una caja negra. Había:

  • No hay certeza de resultados a pesar del gasto significativo en marketing
  • Sin acceso a los algoritmos de IA que tienen los grandes minoristas como Amazon
  • No hay tiempo para crear campañas personalizadas para diferentes clientes.
  • No tengo idea de qué mensaje enviar a qué clientes

Metisa usa IA para crear resultados de marketing repetibles en menos tiempo.

En esencia, Metisa aumenta las conversiones de ventas con recomendaciones en tiempo real en su sitio web y correos electrónicos personalizados. También le brinda el poder de un equipo de ciencia de datos al brindarle información predictiva del cliente. A continuación se muestra una captura de pantalla de algunas de nuestras ideas de clientes:

Puedes comenzar a usar Metisa gratis aquí.

Hay muchos motores de recomendación de productos disponibles. Como mencionó Suvash Sedhain, Amazon solo se basa en el filtrado colaborativo basado en elementos (para obtener más información: Filtrado colaborativo: basado en el usuario y basado en elementos).

Softcube, la empresa para la que trabajo, proporciona soluciones de filtrado colaborativo basadas en elementos y en usuarios. Cualquier tienda puede integrarse fácilmente con el servicio de Softcube, e incluso tenemos nuestra propia extensión de Magento:
Recomendaciones de productos personalizados de Softcube en la tienda Magento Connect

La respuesta más larga sería que “lo mejor” depende del tamaño de su tienda y de los tipos de recomendaciones que espera ofrecer. Para el comercio electrónico pequeño y mediano, los servicios como Softcube’s permiten que las tiendas agreguen potentes motores de recomendación que costarían mucho dinero y tiempo desarrollarlos internamente. Naturalmente, las recomendaciones de Amazon se realizan internamente con sus propios algoritmos propietarios, pero la mayoría de las tiendas no operan a la escala que Amazon lo hace.

Consulte mi otra respuesta: la respuesta del usuario de Quora a ¿Cuál es la mejor solución de personalización para el comercio electrónico de moda? como la respuesta es bastante genérica

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