scikit-learn (sklearn): Для машинного обучения и кластеризации.
scikit-learn (sklearn): Для машинного обучения и кластеризации.
Использование для группировки похожих товаров на основе их атрибутов. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) для представления текста и KMeans для кластеризации. Прикладное значение? Что такое кластеризация в этом разрезе?
В контексте нормализации товарных позиций и использования scikit-learn, **кластеризация** — это процесс группировки похожих товаров вместе на основе их характеристик. Прикладное значение кластеризации в данном случае заключается в автоматическом создании категорий или групп товаров, которые логически похожи, даже если их названия или описания немного различаются.
Разберем на примере с TF-IDF и KMeans:
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency):
Представление текста:
* TF-IDF – это метод, который преобразует текстовые описания товаров в числовые векторы.
* Он учитывает частоту встречаемости каждого слова в описании товара (Term Frequency) и его важность в рамках всего набора товаров (Inverse Document Frequency).
* Слова, которые часто встречаются в конкретном описании товара, но редко встречаются в описаниях других товаров, получают более высокий вес, так как они считаются более значимыми для характеристики этого товара.
* Результатом является числовая "карта" каждого товара, где каждое число представляет вес определенного слова.
2. KMeans: Алгоритм кластеризации:
* KMeans – это алгоритм машинного обучения, который пытается разделить данные на *k* кластеров, где *k* — заранее определенное количество кластеров.
* Алгоритм работает, итеративно выбирая центры кластеров (средние значения) и присваивая каждую точку данных (в нашем случае, вектор TF-IDF для каждого товара) к ближайшему центру кластера.
* Цель состоит в том, чтобы минимизировать расстояние между каждой точкой данных и центром кластера, к которому она принадлежит.
Прикладное значение кластеризации товарных позиций:
**Автоматическая категоризация:** Вместо того, чтобы вручную назначать товары категориям, алгоритм KMeans может автоматически сгруппировать похожие товары в кластеры, которые фактически становятся автоматическими категориями. Например, он может сгруппировать все "Apple MacBook Pro 16" в один кластер, а "Dell XPS 13" - в другой.
**Улучшение поиска и фильтрации:** Если товары с похожими характеристиками сгруппированы вместе, пользователи могут легче находить нужные им товары. Например, при поиске "красного платья" система может отображать не только те товары, в описании которых есть фраза "красное платье", но и другие товары, которые были сгруппированы в один кластер с "красными платьями" на основе других атрибутов, таких как стиль, материал и т.д.
**Выявление дубликатов:** Кластеризация может помочь выявить дубликаты товаров с разными названиями или описаниями. Товары, которые попадают в один кластер, вероятно, являются одним и тем же продуктом, представленным разными продавцами или с небольшими вариациями в названии.
**Рекомендации товаров:** Кластеризация может быть использована для создания рекомендаций товаров. Пользователям, которые просматривают или покупают товары из определенного кластера, можно рекомендовать другие товары из этого же кластера.
**Анализ ассортимента:** Кластеризация позволяет анализировать структуру ассортимента товаров, выявлять наиболее популярные категории, определять товары-лидеры и товары с низким спросом.
Пример:
Предположим, у вас есть следующий набор товаров:
1. Apple MacBook Pro 16 inch M1
2. Apple Macbook Pro 16" M1 Pro
3. Dell XPS 13 9310
4. HP Spectre x360 14
5. Apple MacBook Pro 13 inch M2
После применения TF-IDF и KMeans, вы можете получить следующие кластеры:
- Кластер 1 (Ноутбуки Apple MacBook Pro):
* Apple MacBook Pro 16 inch M1
* Apple Macbook Pro 16" M1 Pro
* Apple MacBook Pro 13 inch M2
* **Кластер 2 (Ультрабуки Dell и HP):**
* Dell XPS 13 9310
* HP Spectre x360 14
Алгоритм KMeans сгруппировал товары, которые относятся к одному бренду и типу (ноутбуки Apple MacBook Pro) в один кластер, а ультрабуки других брендов — в другой.
В заключение:
Кластеризация, в контексте нормализации товарных позиций, предоставляет мощный инструмент для автоматической организации и структурирования информации о товарах, что позволяет улучшить поиск, фильтрацию, рекомендации и анализ ассортимента. Используя такие методы, как TF-IDF и KMeans, можно эффективно группировать товары на основе их текстовых описаний, даже если эти описания не полностью совпадают.
- 44