Odporúčanie je už v súčasnosti nevyhnutná súčasť každého elektronického obchodu alebo on-line služby (eCommerce). Nie každý e-shop si však môže dovoliť investovať milióny dolárov do vývoja vlastných algoritmov, ako to robí Netflix alebo Amazon. A preto sme ako používatelia často odkázaní len na triviálne odporúčanie populárnych produktov. Ide o nosnú myšlienku projektu Odporúčanie pre e-biznis (Recommendation for eCommerce) [reCommers], ktorý je inovačným študentským projektom Slovenskej technickej univerzity v Bratislave, realizovaný v rámci projektu DA-SPACE. Ako vedúci tímu pôsobí Ing. Ivan Srba, PhD.
Cieľom tohto projektu je vytvoriť platformu, ktorá sprístupní najmodernejšie algoritmy strojového učenia a odporúčania formou služby pre aplikácie tretích strán (Recommendation as a Service). Povinnými technológiami sú Backend (Python, PostgreSQL), frontend (HTML, CSS, JavaScript), recommender stack (Prediction.IO, Spark, Hadoop, HBase).
Študenti, ktorí pracujú na tomto projekte, pomôžu ostatným používateľom, ale aj sebe samým zjednodušiť výber produktov v e-shope alebo napríklad odporučiť filmy, ktoré by si mali dnes večer pozrieť. „Skúšame si tvorbu modernej webovej aplikácie, ktorá bude slúžiť ako sprostredkovateľ medzi elektronickým obchodom a odporúčačmi. Študenti sa dozvedia viac o algoritmoch strojového učenia a odporúčania a o tom, ako ich vyhodnocovať počas nasadenia v reálnom e-shope. Bojujú pritom s časom – odpoveď s odporúčaním do 150 ms je horný limit. Pracuje sa s veľkým množstvom dát, pri ktorom aj 64GB RAM je niekedy málo,“ popisujú projekt jeho tvorcovia.
Strojové učenie a odporúčanie patria medzi najviac využívané techniky v dátovej analytike. Výnimkou nie je ani eCommerce, kde v poslednej dobe vzniká veľký dopyt po moderných algoritmoch, pomocou ktorých by bolo možné analyzovať aktivitu používateľov a predikovať ich záujmy, pomocou ktorých by im bolo možné zjednodušiť proces on-line nakupovania. Využívanie in-house riešení je však pre väčšinu e-shopov nerealizovateľné, a tak vznikli služby, ktoré poskytujú odporúčanie ako hotové riešenie (Recommendation as a Service – RaaS), napr. http://www.yusp.com/sme/.
V tomto projekte študenti vytvárajú RaaS platformu, ktorá jednoduchým a prehľadným spôsobom umožní definíciu prichádzajúcich dát o aktivite používateľov (napr. zobrazenie alebo zakúpenie produktu), ale aj výber a konfiguráciu požadovaných odporúčačov. Platforma bude natívne podporovať odporúčače z open-source recommender stacku Prediction.IO, ktorý je postavený na distribuovaných a škálovateľných Apache technológiách (napr. HBase, Hadoop, Spark). Zároveň bude platforma umožňovať využitie aj úplne vlastných odporúčačov. Rovnako tak bude realizovaný zber prichádzajúcich dát z e-shopu a poskytovanie odporúčaní, vyhodnocovanie úspešnosti odporúčania v reálnom prostredí s využitím A/B testovania, ale aj vizualizovanie najdôležitejších metrík (počet impresii, klikov, CTR, mieru konverzie).
Pri vytváraní platformy realizátori nadväzujú na prototyp takejto služby, ktorá bola vytvorená na Fakulte informatiky a informačných technológií (FIIT) Slovenskej technickej univerzity v Bratislave v rámci spolupráce s praxou a ktorá mesačne vygeneruje viac ako 100 tisíc odporúčaní s priemernou odozvou 130 ms.
************************************************
Ústav manažmentu spolu s Fakultou informatiky a informačných technológií (FIIT) Slovenskej technickej univerzity v Bratislave realizuje projekt DA-SPACE v rámci programu Interreg Danube Transnational Programme. Študentom pribudli prednášky o podnikaní zamerané na zlepšenie ich zručností pri príprave podnikateľských plánov. Riešia projekty priamo pre firmy a na základe ich požiadaviek, ale aj požiadaviek mimovládnych organizácií a verejných inštitúcií.
Informácie poskytla: Andrea Settey Hajdúchová, manažérka pre komunikáciu, Slovenská technická univerzita v Bratislave
Spracovala: Slávka Cigáňová (Habrmanová), NCP VaT pri CVTI SR
Ilustračné foto: Pixabay.com
Uverejnila: VČ