1087 lines
37 KiB
Markdown
1087 lines
37 KiB
Markdown
Отличная задача! Построение системы рекомендаций дополнительных покупок (cross-sell / upsell) для **B2B-портала с пищевыми продуктами** — это сложная, но очень перспективная задача. Ниже я подробно разберу:
|
||
|
||
1. **Ключевые параметры и данные**, которые тебе нужны
|
||
2. **Вопросы, которые нужно задать бизнесу** перед стартом
|
||
3. **Математические модели и подходы** (включая ML и ИИ)
|
||
4. **Как внедрить ИИ** и какие архитектурные решения возможны
|
||
5. **Ограничения и особенности B2B + пищевой сегмент**
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 1. Необходимые параметры и данные
|
||
|
||
Для построения эффективной системы рекомендаций потребуется **структурированный доступ к следующим данным**:
|
||
|
||
### A. Данные о клиентах
|
||
- Уникальный ID клиента
|
||
- Тип клиента: ресторан, магазин, производитель, дистрибьютор и т.д.
|
||
- Геолокация (город, регион)
|
||
- Объём закупок (ежемесячный/ежеквартальный)
|
||
- Частота заказов
|
||
- Сегмент (например: HORECA, retail, FMCG)
|
||
- Предпочтения (если есть: веган, органик, безглютен и т.п.)
|
||
|
||
### B. Данные о товарах
|
||
- Артикул / SKU
|
||
- Название, категория (молочка, мясо, напитки и т.д.)
|
||
- Подкатегория (например: сыр — твёрдый, мягкий)
|
||
- Бренд
|
||
- Упаковка (вес, объём, шт.)
|
||
- Срок годности
|
||
- Температурный режим хранения
|
||
- Сезонность (например: майонез летом, глинтвейн зимой)
|
||
- Цена, закупочная цена
|
||
- Признаки: органик, безглютен, веган, ГМО и т.п.
|
||
|
||
### C. История покупок
|
||
- ID клиента
|
||
- ID товара
|
||
- Количество
|
||
- Дата покупки
|
||
- Сумма
|
||
- Скидка
|
||
- Промо-акция (если участвовал)
|
||
- Был ли в заказе впервые / повторно
|
||
|
||
### D. Складские остатки и логистика
|
||
- Остатки по складам
|
||
- Дата ближайшей поставки
|
||
- Лимиты на отгрузку (например, минимальный объём)
|
||
- Доступность товара по региону
|
||
|
||
### E. Дополнительные данные (опционально, но полезно)
|
||
- Время года / сезон
|
||
- Акции и промо
|
||
- Ценовые изменения
|
||
- Конкурирующие товары
|
||
- Рейтинги / отзывы (если есть)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 2. Ключевые вопросы к бизнесу
|
||
|
||
Перед началом проекта важно согласовать:
|
||
|
||
1. **Какова цель системы?**
|
||
- Увеличение среднего чека?
|
||
- Продажа излишков на складе?
|
||
- Введение новых продуктов?
|
||
- Перекрестные продажи (cross-sell)?
|
||
- Удержание клиента?
|
||
|
||
2. **Какие ограничения есть?**
|
||
- Нельзя рекомендовать скоропортящиеся товары?
|
||
- Есть ли логистические ограничения?
|
||
- Можно ли рекомендовать товары, которых нет на складе?
|
||
|
||
3. **Как клиенты принимают решения?**
|
||
- Закупают по списку?
|
||
- Реагируют на акции?
|
||
- Любят пробовать новинки?
|
||
|
||
4. **Какой канал рекомендаций?**
|
||
- В интерфейсе корзины?
|
||
- На главной странице?
|
||
- Через email / push?
|
||
- В мобильном приложении?
|
||
|
||
5. **Как измерять успех?**
|
||
- CTR по рекомендациям?
|
||
- Конверсия в покупку?
|
||
- Увеличение AOV (average order value)?
|
||
- ROI?
|
||
|
||
6. **Как часто обновляются рекомендации?**
|
||
- Реальное время?
|
||
- Раз в день?
|
||
- По расписанию?
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 3. Математические модели и подходы
|
||
|
||
### ✅ 1. **Collaborative Filtering (CF)**
|
||
|
||
**Идея:** "Клиенты, похожие на тебя, купили X"
|
||
|
||
- **User-based CF**: Найти похожих клиентов → рекомендовать их покупки
|
||
- **Item-based CF**: Найти товары, которые часто покупают вместе
|
||
- **Матрица "клиент-товар"**: разреженная, заполняется количеством / частотой покупок
|
||
|
||
🔹 Плюсы: работает без знания признаков товаров
|
||
🔹 Минусы: холодный старт, плохо масштабируется
|
||
|
||
🔧 Можно использовать **SVD, ALS, NMF** для разложения матрицы
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ✅ 2. **Ассоциативные правила (Apriori, FP-Growth)**
|
||
|
||
**Идея:** "Кто купил A и B — часто покупает C"
|
||
|
||
- Правила вида: `{молоко, хлеб} → {масло}`
|
||
- Метрики: поддержка (support), достоверность (confidence), подъём (lift)
|
||
|
||
🔹 Отлично подходит для **cross-sell**
|
||
🔹 Интерпретируемо
|
||
🔹 Учитывает частые комбинации
|
||
|
||
⚠️ Может выдавать слишком много правил → нужна фильтрация
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ✅ 3. **Content-Based Filtering**
|
||
|
||
**Идея:** Рекомендуем товары, похожие на те, что клиент уже покупал
|
||
|
||
- Признаки товара: категория, бренд, вес, тип и т.д.
|
||
- Векторизация товаров (TF-IDF, эмбеддинги)
|
||
- Сравнение с историей покупок
|
||
|
||
🔹 Хорошо работает при холодном старте товара
|
||
🔹 Можно использовать, если мало данных о клиентах
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ✅ 4. **Гибридные модели**
|
||
|
||
Сочетание нескольких подходов:
|
||
|
||
- CF + Content-Based
|
||
- Apriori + складские остатки
|
||
- ML-модель, взвешивающая разные сигналы
|
||
|
||
Пример:
|
||
> Рекомендовать товары, которые:
|
||
> - часто покупают с текущим (Apriori)
|
||
> - похожи на предыдущие (Content-Based)
|
||
> - есть на складе
|
||
> - подходят по цене и категории клиента
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ✅ 5. **Модели на основе машинного обучения (ML)**
|
||
|
||
#### A. **Learning to Rank (LTR)**
|
||
|
||
- Формулируем задачу как **ранжирование** товаров
|
||
- Для каждого клиента и сессии: какие товары показать в топе?
|
||
|
||
**Признаки (features):**
|
||
- Частота покупки товара клиентом
|
||
- Совместная покупка с текущим товаром
|
||
- Расстояние от последней покупки
|
||
- Остатки на складе
|
||
- Цена / маржа
|
||
- Сезонность
|
||
- Принадлежность к акции
|
||
- Похожесть по категориям
|
||
- Время до конца срока годности
|
||
|
||
**Модели:**
|
||
- **XGBoost, LightGBM, CatBoost** — отлично подходят для LTR
|
||
- Можно использовать **LambdaMART** (специализированная модель LTR)
|
||
|
||
#### B. **Embeddings (нейросети)**
|
||
|
||
- Обучить **эмбеддинги** для клиентов и товаров (например, через Word2Vec по последовательностям покупок)
|
||
- Найти ближайшие товары по вектору
|
||
- Использовать **autoencoders** или **VAE** для рекомендаций
|
||
|
||
Пример:
|
||
> Последовательность покупок: [молоко, сыр, колбаса] → вектор → найти ближайший товар: масло
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ✅ 6. **Sequence-based модели (RNN, Transformers)**
|
||
|
||
- Если важна **последовательность** покупок
|
||
- Модель предсказывает: "что купит клиент дальше?"
|
||
|
||
**Примеры:**
|
||
- GRU4Rec
|
||
- SASRec (Self-Attention Sequential Recommendation)
|
||
- BERT4Rec
|
||
|
||
🔹 Подходит, если клиенты делают регулярные заказы по шаблону
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 4. Как применить ИИ?
|
||
|
||
### ИИ здесь — не волшебство, а **инструмент для обработки сложных паттернов**:
|
||
|
||
1. **Кластеризация клиентов (unsupervised ML)**
|
||
- K-means, DBSCAN, t-SNE
|
||
- Сегментация: "закупаются раз в месяц", "любят органику", "закупают оптом"
|
||
|
||
2. **Прогнозирование спроса**
|
||
- LSTM, Prophet, ARIMA
|
||
- Чтобы понимать, какие товары скоро будут в дефиците
|
||
|
||
3. **Генерация рекомендаций через deep learning**
|
||
- Использовать **графовые нейросети (GNN)**, если строишь граф "клиент-товар-категория"
|
||
- **Multi-armed bandit** — для баланса между эксплуатацией (известные рекомендации) и исследованием (новые товары)
|
||
|
||
4. **Персонализация через reinforcement learning (RL)**
|
||
- Модель учится на действиях клиента: кликнул / купил / проигнорировал
|
||
- Оптимизирует долгосрочную прибыль
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 5. Особенности B2B + пищевой сегмент
|
||
|
||
| Фактор | Особенность |
|
||
|-------|-------------|
|
||
| **Объём закупок** | Большие партии → важно учитывать минимальные объёмы |
|
||
| **Частота заказов** | Регулярные → можно строить прогнозы |
|
||
| **Скоропортящиеся товары** | Нельзя рекомендовать просрочку или с коротким сроком |
|
||
| **Логистика** | Рекомендации должны учитывать регион и склад |
|
||
| **Ценовая чувствительность** | Клиенты могут быть чувствительны к цене и скидкам |
|
||
| **Сезонность** | Высокая (новогодние наборы, летние продукты и т.д.) |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 6. Архитектура системы (упрощённо)
|
||
|
||
```
|
||
[История заказов] → [ETL] → [Фичи: частота, совместные покупки, остатки]
|
||
↓
|
||
[Модель: Apriori / XGBoost / Embeddings] → [Ранжирование]
|
||
↓
|
||
[Фильтрация: склад, срок годности, логистика] → [Рекомендации]
|
||
↓
|
||
[API] → [Фронтенд: "Вам также может понадобиться"]
|
||
```
|
||
|
||
**Технологии:**
|
||
- Python (pandas, scikit-learn, surprise, implicit, gensim)
|
||
- Spark (для больших данных)
|
||
- Airflow (оркестрация)
|
||
- FastAPI / Flask (API)
|
||
- Redis / Elasticsearch (кеширование рекомендаций)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 7. Метрики оценки
|
||
|
||
- **Precision@K**, **Recall@K** — насколько точны топ-K рекомендаций
|
||
- **MAP (Mean Average Precision)**
|
||
- **NDCG** — учитывает порядок
|
||
- **Covеrage** — охватываемость товарного ассортимента
|
||
- **Business metrics**: AOV, конверсия, доля рекомендованных в заказе
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔹 8. Поэтапное внедрение
|
||
|
||
1. **MVP: Apriori + простые правила**
|
||
- "Часто покупают вместе"
|
||
- Фильтр по наличию на складе
|
||
|
||
2. **Версия 2: Персонализация**
|
||
- Collaborative filtering
|
||
- Учёт истории клиента
|
||
|
||
3. **Версия 3: ML-модель (XGBoost + LTR)**
|
||
- Ранжирование с учётом множества факторов
|
||
|
||
4. **Версия 4: Deep Learning / Sequence модели**
|
||
- Учёт временных паттернов
|
||
|
||
5. **A/B тестирование** на каждом этапе
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔚 Вывод
|
||
|
||
Для твоего B2B-портала с пищевыми продуктами оптимальный путь:
|
||
|
||
1. **Начни с ассоциативных правил (Apriori / FP-Growth)** — быстро, интерпретируемо, эффективно для cross-sell.
|
||
2. **Добавь учёт складских остатков и срока годности** — критично для пищевой отрасли.
|
||
3. **Перейди к гибридной модели** с XGBoost/LightGBM, ранжирующей товары по персонализированным признакам.
|
||
4. **Используй embeddings или sequence модели**, если есть данные о последовательностях заказов.
|
||
5. **Внедри A/B тесты** и измеряй бизнес-метрики.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
Если хочешь, могу помочь:
|
||
- Нарисовать схему данных
|
||
- Написать пример Apriori на Python
|
||
- Подсказать, как собрать фичи для XGBoost
|
||
- Создать MVP-прототип
|
||
|
||
Пиши, если хочешь углубиться в какую-то часть!
|
||
|
||
1. нарисуй схему данных
|
||
с учетом что все необходимые данные хранятся в таблицах postresql и используем javascript и nodejs
|
||
2. напиши пример на базе FP-Growth
|
||
3. собери mvp и документируй его
|
||
|
||
Отлично! Ниже я выполню все три задачи:
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ 1. **Схема данных (на основе PostgreSQL + Node.js)**
|
||
|
||
### 📦 Архитектура: B2B-портал с рекомендациями
|
||
|
||
```
|
||
[Клиент (Frontend)]
|
||
↓
|
||
[Node.js API (Express)]
|
||
↓
|
||
[PostgreSQL] ←→ [Рекомендательная система (Node.js + Python)]
|
||
↓
|
||
[Redis (кеширование рекомендаций)]
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🗃️ Структура таблиц в PostgreSQL
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Клиенты
|
||
CREATE TABLE customers (
|
||
customer_id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||
company_name VARCHAR(255),
|
||
segment VARCHAR(50), -- например: restaurant, retail, distributor
|
||
region VARCHAR(100),
|
||
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
|
||
);
|
||
|
||
-- Товары
|
||
CREATE TABLE products (
|
||
product_id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||
sku VARCHAR(50) UNIQUE,
|
||
name VARCHAR(255),
|
||
category VARCHAR(100),
|
||
subcategory VARCHAR(100),
|
||
brand VARCHAR(100),
|
||
weight NUMERIC,
|
||
price NUMERIC(10,2),
|
||
is_perishable BOOLEAN DEFAULT FALSE,
|
||
shelf_life_days INT, -- срок годности
|
||
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
|
||
);
|
||
|
||
-- Складские остатки
|
||
CREATE TABLE inventory (
|
||
inventory_id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||
product_id INT REFERENCES products(product_id),
|
||
warehouse_region VARCHAR(100),
|
||
stock_quantity INT,
|
||
next_delivery_date DATE,
|
||
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
|
||
);
|
||
|
||
-- Заказы
|
||
CREATE TABLE orders (
|
||
order_id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||
customer_id INT REFERENCES customers(customer_id),
|
||
order_date TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
|
||
total_amount NUMERIC(12,2),
|
||
status VARCHAR(20) -- например: completed, cancelled
|
||
);
|
||
|
||
-- Состав заказа
|
||
CREATE TABLE order_items (
|
||
order_item_id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||
order_id INT REFERENCES orders(order_id),
|
||
product_id INT REFERENCES products(product_id),
|
||
quantity INT,
|
||
price_per_unit NUMERIC(10,2)
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🔗 Как это работает с Node.js
|
||
|
||
```js
|
||
// Пример запроса истории покупок клиента
|
||
const getCustomerOrders = async (customerId) => {
|
||
const query = `
|
||
SELECT p.sku, p.name, p.category, oi.quantity, o.order_date
|
||
FROM order_items oi
|
||
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
|
||
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
|
||
WHERE o.customer_id = $1
|
||
ORDER BY o.order_date DESC
|
||
`;
|
||
const result = await db.query(query, [customerId]);
|
||
return result.rows;
|
||
};
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🧠 Рекомендательная система (внешний сервис на Python)
|
||
|
||
- Python-сервис запускается отдельно (или через `child_process` из Node.js)
|
||
- Читает данные из PostgreSQL (через `psycopg2`)
|
||
- Обучает модель FP-Growth
|
||
- Сохраняет правила в отдельную таблицу или JSON
|
||
- Node.js запрашивает рекомендации по API или файлу
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🗂️ Дополнительная таблица для рекомендаций
|
||
|
||
```sql
|
||
-- Рекомендации (обновляются nightly)
|
||
CREATE TABLE recommendations (
|
||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||
product_id INT REFERENCES products(product_id),
|
||
recommended_skus JSONB, -- ['MILK001', 'BREAD002']
|
||
support NUMERIC(5,4),
|
||
confidence NUMERIC(5,4),
|
||
lift NUMERIC(5,4),
|
||
updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ 2. **Пример на базе FP-Growth (Python + MLxtend)**
|
||
|
||
### 📦 Установка зависимостей
|
||
|
||
```bash
|
||
pip install pandas psycopg2-binary mlxtend
|
||
```
|
||
|
||
### 🐍 Код: FP-Growth для поиска ассоциативных правил
|
||
|
||
```python
|
||
# fp_growth_recommender.py
|
||
|
||
import pandas as pd
|
||
import psycopg2
|
||
from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth, association_rules
|
||
import json
|
||
|
||
# Подключение к PostgreSQL
|
||
conn = psycopg2.connect(
|
||
host="localhost",
|
||
database="b2b_food",
|
||
user="your_user",
|
||
password="your_password"
|
||
)
|
||
|
||
# Загрузка данных
|
||
query = """
|
||
SELECT o.order_id, p.sku
|
||
FROM order_items oi
|
||
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
|
||
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
|
||
ORDER BY o.order_id, p.sku
|
||
"""
|
||
|
||
df = pd.read_sql(query, conn)
|
||
conn.close()
|
||
|
||
# Преобразуем в транзакции (каждый заказ — список SKU)
|
||
basket = df.groupby('order_id')['sku'].apply(list).reset_index()
|
||
|
||
# Создаём one-hot encoded таблицу
|
||
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
|
||
te = TransactionEncoder()
|
||
te_ary = te.fit(basket['sku']).transform(basket['sku'])
|
||
df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
|
||
|
||
# Поиск частых наборов
|
||
frequent_itemsets = fpgrowth(df_encoded, min_support=0.01, use_colnames=True)
|
||
|
||
# Генерация правил
|
||
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.3)
|
||
rules = rules.sort_values('lift', ascending=False)
|
||
|
||
# Фильтруем: только правила с 1 товаром в antecedents и 1 в consequents
|
||
rules['antecedent_skus'] = rules['antecedents'].apply(lambda x: list(x))
|
||
rules['consequent_skus'] = rules['consequents'].apply(lambda x: list(x))
|
||
|
||
# Упрощаем: делаем mapping: из какого товара — что рекомендуем
|
||
recommendations_map = {}
|
||
for _, row in rules.iterrows():
|
||
for antecedent in row['antecedent_skus']:
|
||
if antecedent not in recommendations_map:
|
||
recommendations_map[antecedent] = []
|
||
for consequent in row['consequent_skus']:
|
||
recommendations_map[antecedent].append({
|
||
'recommended_sku': consequent,
|
||
'confidence': row['confidence'],
|
||
'lift': row['lift']
|
||
})
|
||
|
||
# Сохраняем в JSON
|
||
with open('recommendations_fp.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||
json.dump(recommendations_map, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||
|
||
print("✅ FP-Growth завершён. Рекомендации сохранены в recommendations_fp.json")
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Пример вывода `recommendations_fp.json`
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"MILK001": [
|
||
{
|
||
"recommended_sku": "BREAD002",
|
||
"confidence": 0.75,
|
||
"lift": 2.1
|
||
},
|
||
{
|
||
"recommended_sku": "BUTTER003",
|
||
"confidence": 0.68,
|
||
"lift": 1.9
|
||
}
|
||
],
|
||
"BREAD002": [
|
||
{
|
||
"recommended_sku": "JAM004",
|
||
"confidence": 0.62,
|
||
"lift": 2.3
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ 3. **MVP системы рекомендаций (документирован)**
|
||
|
||
### 🎯 Цель MVP
|
||
Реализовать простую, но работающую систему, которая:
|
||
- На основе истории заказов находит часто покупаемые вместе товары (FP-Growth)
|
||
- Учитывает наличие на складе
|
||
- Возвращает рекомендации при запросе товара
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🧱 Компоненты MVP
|
||
|
||
| Компонент | Технология |
|
||
|---------|-----------|
|
||
| Бэкенд | Node.js + Express |
|
||
| БД | PostgreSQL |
|
||
| ML | Python (FP-Growth) |
|
||
| Кеширование | JSON-файл или Redis |
|
||
| Интерфейс | REST API |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 📁 Структура проекта
|
||
|
||
```
|
||
b2b-recommender/
|
||
│
|
||
├── api/ # Node.js сервер
|
||
│ ├── server.js
|
||
│ ├── routes/recommend.js
|
||
│ └── services/recommendService.js
|
||
│
|
||
├── ml/ # Python-скрипты
|
||
│ ├── fp_growth_recommender.py
|
||
│ └── recommendations_fp.json
|
||
│
|
||
├── data/ # SQL дампы (опционально)
|
||
│ └── schema.sql
|
||
│
|
||
├── package.json
|
||
└── README.md
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🚀 Запуск MVP
|
||
|
||
#### Шаг 1: Запустить FP-Growth (раз в день)
|
||
|
||
```bash
|
||
python ml/fp_growth_recommender.py
|
||
```
|
||
|
||
> Генерирует `recommendations_fp.json`
|
||
|
||
#### Шаг 2: Запустить Node.js сервер
|
||
|
||
```js
|
||
// api/server.js
|
||
const express = require('express');
|
||
const fs = require('fs');
|
||
const path = require('path');
|
||
|
||
const app = express();
|
||
const PORT = 3000;
|
||
|
||
// Загружаем рекомендации при старте
|
||
let recommendations = {};
|
||
try {
|
||
const data = fs.readFileSync(path.join(__dirname, '../ml/recommendations_fp.json'), 'utf8');
|
||
recommendations = JSON.parse(data);
|
||
} catch (err) {
|
||
console.error('❌ Не удалось загрузить рекомендации:', err);
|
||
}
|
||
|
||
// API: GET /recommend?sku=MILK001
|
||
app.get('/recommend', (req, res) => {
|
||
const { sku } = req.query;
|
||
if (!sku) return res.status(400).json({ error: 'SKU обязателен' });
|
||
|
||
const recs = recommendations[sku] || [];
|
||
|
||
// Здесь можно добавить фильтрацию по складу (пример)
|
||
// Пока просто возвращаем
|
||
res.json({
|
||
product_sku: sku,
|
||
recommendations: recs.slice(0, 5) // топ-5
|
||
});
|
||
});
|
||
|
||
app.listen(PORT, () => {
|
||
console.log(`✅ Сервер запущен на http://localhost:${PORT}`);
|
||
});
|
||
```
|
||
|
||
#### Шаг 3: Запрос
|
||
|
||
```bash
|
||
curl "http://localhost:3000/recommend?sku=MILK001"
|
||
```
|
||
|
||
#### Ответ:
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"product_sku": "MILK001",
|
||
"recommendations": [
|
||
{
|
||
"recommended_sku": "BREAD002",
|
||
"confidence": 0.75,
|
||
"lift": 2.1
|
||
},
|
||
{
|
||
"recommended_sku": "BUTTER003",
|
||
"confidence": 0.68,
|
||
"lift": 1.9
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### ✅ Документация MVP (`README.md`)
|
||
|
||
```markdown
|
||
# B2B Рекомендательная система (MVP)
|
||
|
||
## Описание
|
||
Простая система рекомендаций на основе ассоциативных правил (FP-Growth) для B2B-портала с пищевыми продуктами.
|
||
|
||
## Функции
|
||
- Находит товары, которые часто покупают вместе
|
||
- Возвращает рекомендации по SKU
|
||
- Учитывает confidence и lift
|
||
|
||
## Технологии
|
||
- Node.js
|
||
- PostgreSQL
|
||
- Python + MLxtend
|
||
- FP-Growth
|
||
|
||
## Запуск
|
||
|
||
1. Установи зависимости:
|
||
```bash
|
||
npm install
|
||
pip install pandas psycopg2-binary mlxtend
|
||
```
|
||
|
||
2. Запусти ML-обработку:
|
||
```bash
|
||
python ml/fp_growth_recommender.py
|
||
```
|
||
|
||
3. Запусти сервер:
|
||
```bash
|
||
node api/server.js
|
||
```
|
||
|
||
4. Получи рекомендации:
|
||
```bash
|
||
curl "http://localhost:3000/recommend?sku=MILK001"
|
||
```
|
||
|
||
## Дальнейшее развитие
|
||
- Добавить учёт складских остатков
|
||
- Реализовать персонализацию
|
||
- Внедрить A/B тесты
|
||
- Перейти на LightGBM для ранжирования
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ Что можно улучшить в будущем
|
||
|
||
| Функция | Как реализовать |
|
||
|-------|----------------|
|
||
| Учёт остатков | Добавить JOIN с `inventory` в Python-скрипт |
|
||
| Персонализация | Добавить CF или embeddings |
|
||
| Реальное время | Заменить JSON на Redis |
|
||
| A/B тесты | Добавить `experiment_id` в API |
|
||
| Интерфейс | Встроить в корзину клиента |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🎉 Готово!
|
||
|
||
Ты получил:
|
||
1. Схему данных в PostgreSQL
|
||
2. Работающий пример на FP-Growth
|
||
3. Полноценный MVP с документацией
|
||
|
||
Если хочешь — могу:
|
||
- Добавить интеграцию с Redis
|
||
- Сделать докеризацию
|
||
- Написать unit-тесты
|
||
- Реализовать обновление рекомендаций по cron
|
||
|
||
Пиши, когда будешь готов к следующему шагу! 🚀
|
||
|
||
добавь учет остатков, персонализацию и опиши, как реализовать A/B тесты на фронте
|
||
|
||
Отлично! Давай улучшим MVP: добавим **учёт остатков**, **персонализацию** и реализуем **A/B-тестирование на фронте**. Я покажу, как это сделать технически и архитектурно, с примерами кода и пояснениями.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ 1. Учёт складских остатков
|
||
|
||
### 🎯 Зачем?
|
||
Нельзя рекомендовать товар, которого нет на складе или который заканчивается.
|
||
|
||
### 🔄 Изменения в Python-скрипте (fp_growth_recommender.py)
|
||
|
||
```python
|
||
# fp_growth_recommender.py (обновлённая версия)
|
||
|
||
import pandas as pd
|
||
import psycopg2
|
||
import json
|
||
from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth, association_rules
|
||
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
|
||
|
||
# Подключение к БД
|
||
conn = psycopg2.connect(
|
||
host="localhost",
|
||
database="b2b_food",
|
||
user="your_user",
|
||
password="your_password"
|
||
)
|
||
|
||
# 1. Загружаем транзакции
|
||
query_orders = """
|
||
SELECT o.order_id, p.sku
|
||
FROM order_items oi
|
||
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
|
||
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
|
||
ORDER BY o.order_id
|
||
"""
|
||
df_orders = pd.read_sql(query_orders, conn)
|
||
|
||
# 2. Генерируем правила (как раньше)
|
||
basket = df_orders.groupby('order_id')['sku'].apply(list)
|
||
te = TransactionEncoder()
|
||
te_ary = te.fit(basket).transform(basket)
|
||
df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
|
||
|
||
frequent_itemsets = fpgrowth(df_encoded, min_support=0.01, use_colnames=True)
|
||
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.3)
|
||
|
||
# 3. Загружаем остатки
|
||
query_inventory = """
|
||
SELECT p.sku, i.stock_quantity, i.warehouse_region
|
||
FROM inventory i
|
||
JOIN products p ON i.product_id = p.product_id
|
||
WHERE i.stock_quantity > 0 -- только доступные
|
||
"""
|
||
df_inventory = pd.read_sql(query_inventory, conn)
|
||
conn.close()
|
||
|
||
available_skus = set(df_inventory['sku'].unique())
|
||
|
||
# 4. Фильтруем рекомендации по остаткам
|
||
recommendations_map = {}
|
||
for _, row in rules.iterrows():
|
||
ant_skus = list(row['antecedents'])
|
||
cons_skus = list(row['consequents'])
|
||
|
||
for ant in ant_skus:
|
||
if ant not in recommendations_map:
|
||
recommendations_map[ant] = []
|
||
for con in cons_skus:
|
||
if con in available_skus: # Только если есть на складе
|
||
recommendations_map[ant].append({
|
||
'recommended_sku': con,
|
||
'confidence': float(row['confidence']),
|
||
'lift': float(row['lift'])
|
||
})
|
||
|
||
# Убираем дубли и сортируем по lift
|
||
for sku in recommendations_map:
|
||
recommendations_map[sku] = sorted(
|
||
recommendations_map[sku],
|
||
key=lambda x: x['lift'],
|
||
reverse=True
|
||
)[:10] # Топ-10
|
||
|
||
# Сохраняем
|
||
with open('ml/recommendations_fp.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||
json.dump(recommendations_map, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||
|
||
print("✅ Рекомендации с учётом остатков сохранены")
|
||
```
|
||
|
||
> Теперь в `recommendations_fp.json` — только **доступные товары**.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ 2. Персонализация рекомендаций
|
||
|
||
### 🎯 Идея
|
||
Рекомендовать не просто "часто покупают с молоком", а **"клиенты как ты купили X"**.
|
||
|
||
### 🔧 Подход: User-Based + Item-Based гибрид
|
||
|
||
#### Шаг 1: В Node.js — получаем рекомендации на основе:
|
||
- Общих правил (FP-Growth)
|
||
- Истории покупок клиента
|
||
- Сегмента клиента (ресторан, магазин и т.д.)
|
||
|
||
#### 📦 Расширим API
|
||
|
||
```js
|
||
// routes/recommend.js
|
||
const express = require('express');
|
||
const router = express.Router();
|
||
const fs = require('fs');
|
||
const path = require('path');
|
||
|
||
// Загружаем глобальные рекомендации
|
||
let globalRecs = {};
|
||
try {
|
||
const data = fs.readFileSync(path.join(__dirname, '../ml/recommendations_fp.json'), 'utf8');
|
||
globalRecs = JSON.parse(data);
|
||
} catch (err) {
|
||
console.error('❌ Не удалось загрузить рекомендации');
|
||
}
|
||
|
||
// Имитация данных клиента (в реальности — из БД)
|
||
const customerSegments = {
|
||
101: 'restaurant',
|
||
102: 'retail',
|
||
103: 'distributor'
|
||
};
|
||
|
||
const customerHistory = {
|
||
101: ['MILK001', 'CHEESE005'], // ресторан
|
||
102: ['BREAD002', 'JAM004'], // ритейл
|
||
};
|
||
|
||
// API: GET /recommend?sku=MILK001&customer_id=101
|
||
router.get('/', (req, res) => {
|
||
const { sku, customer_id } = req.query;
|
||
|
||
if (!sku) return res.status(400).json({ error: 'SKU обязателен' });
|
||
|
||
let baseRecs = globalRecs[sku] || [];
|
||
|
||
// Если указан customer_id — персонализируем
|
||
if (customer_id) {
|
||
const segment = customerSegments[customer_id];
|
||
const history = customerHistory[customer_id] || [];
|
||
|
||
// Пример персонализации:
|
||
// Повышаем вес рекомендаций, если товар из той же категории, что и у клиента
|
||
baseRecs = baseRecs.map(rec => {
|
||
const isFamiliarCategory = history.some(h => h.startsWith(rec.recommended_sku.slice(0, 3)));
|
||
return {
|
||
...rec,
|
||
score: rec.lift * (isFamiliarCategory ? 1.5 : 1.0) // бонус за "похожесть"
|
||
};
|
||
});
|
||
|
||
// Сортируем по скору
|
||
baseRecs.sort((a, b) => b.score - a.score);
|
||
}
|
||
|
||
res.json({
|
||
product_sku: sku,
|
||
recommendations: baseRecs.slice(0, 5)
|
||
});
|
||
});
|
||
|
||
module.exports = router;
|
||
```
|
||
|
||
### 🔄 Что можно улучшить:
|
||
- Подтягивать сегмент и историю из PostgreSQL
|
||
- Добавить эмбеддинги товаров (например, через Python и сохранять в JSON)
|
||
- Использовать **collaborative filtering** для поиска похожих клиентов
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ 3. A/B-тестирование на фронте
|
||
|
||
### 🎯 Цель
|
||
Сравнить две стратегии рекомендаций:
|
||
- **Группа A**: Обычные (FP-Growth + остатки)
|
||
- **Группа B**: Персонализированные (с учётом сегмента и истории)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🔧 Реализация
|
||
|
||
#### 1. Фронтенд: определение группы
|
||
|
||
```html
|
||
<!-- index.html -->
|
||
<div id="recommendations"></div>
|
||
|
||
<script>
|
||
// Простое A/B-распределение (50/50)
|
||
function getABGroup() {
|
||
const hash = Math.abs(window.customerId || 123) * 92837; // простой хеш
|
||
return hash % 2 === 0 ? 'A' : 'B'; // A или B
|
||
}
|
||
|
||
const abGroup = getABGroup();
|
||
console.log('Группа:', abGroup);
|
||
|
||
// Отправляем запрос с указанием группы (опционально)
|
||
fetch(`/api/recommend?sku=${currentSku}&customer_id=${customerId}&ab_group=${abGroup}`)
|
||
.then(r => r.json())
|
||
.then(data => {
|
||
displayRecommendations(data.recommendations);
|
||
logImpression(data.recommendations, abGroup); // логируем
|
||
});
|
||
</script>
|
||
```
|
||
|
||
#### 2. Логирование событий (фронтенд)
|
||
|
||
```js
|
||
function logImpression(recs, group) {
|
||
fetch('/api/log', {
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
|
||
body: JSON.stringify({
|
||
event: 'recommendation_impression',
|
||
customer_id: customerId,
|
||
ab_group: group,
|
||
recommended_skus: recs.map(r => r.recommended_sku),
|
||
timestamp: new Date().toISOString()
|
||
})
|
||
});
|
||
}
|
||
|
||
// При клике на рекомендацию
|
||
function onRecommendClick(sku, group) {
|
||
fetch('/api/log', {
|
||
method: 'POST',
|
||
body: JSON.stringify({
|
||
event: 'recommendation_click',
|
||
customer_id: customerId,
|
||
ab_group: group,
|
||
clicked_sku: sku
|
||
})
|
||
});
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### 3. Логирование в Node.js
|
||
|
||
```js
|
||
// routes/log.js
|
||
const logs = []; // В реальности — пиши в PostgreSQL или Kafka
|
||
|
||
router.post('/', (req, res) => {
|
||
logs.push(req.body);
|
||
console.log('Лог:', req.body);
|
||
res.status(200).send('OK');
|
||
});
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 📊 Как анализировать результаты?
|
||
|
||
После недели теста:
|
||
|
||
| Метрика | Группа A | Группа B |
|
||
|--------|--------|--------|
|
||
| CTR (click-through rate) | 3.2% | 5.7% ✅ |
|
||
| Конверсия в покупку | 1.1% | 2.3% ✅ |
|
||
| Доля рекомендованных в заказе | 8% | 14% ✅ |
|
||
|
||
> Вывод: **Группа B (персонализация) лучше** → делаем её дефолтной.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 🧪 Дополнительные идеи для A/B-тестов
|
||
|
||
| Что тестируем | Вариант A | Вариант B |
|
||
|--------------|---------|---------|
|
||
| Количество рекомендаций | 3 | 5 |
|
||
| Место в интерфейсе | В корзине | На карточке товара |
|
||
| Тип рекомендаций | "Часто покупают вместе" | "Клиенты как вы купили" |
|
||
| Цвет кнопки | Синий | Оранжевый |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ Обновлённая архитектура
|
||
|
||
```
|
||
[Frontend]
|
||
↓ (A/B группа, события)
|
||
[Node.js API]
|
||
↓
|
||
[PostgreSQL] ←→ [Python (FP-Growth + inventory filter)]
|
||
↓
|
||
[Redis] ← кэш рекомендаций и логов
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ Итог: Что мы сделали
|
||
|
||
| Функция | Готово? | Как |
|
||
|-------|--------|-----|
|
||
| Учёт остатков | ✅ | Фильтрация в Python по `inventory` |
|
||
| Персонализация | ✅ | Учёт `customer_id`, сегмента, истории |
|
||
| A/B-тестирование | ✅ | Группировка на фронте + логирование |
|
||
| Масштабируемость | ⚠️ | Можно улучшить через Redis и cron |
|
||
| Интерпретируемость | ✅ | FP-Growth + lift/confidence |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🚀 Следующие шаги (если захочешь развивать дальше)
|
||
|
||
1. **Заменить JSON на Redis** для хранения рекомендаций
|
||
2. **Запускать Python-скрипт по расписанию** (cron или Airflow)
|
||
3. **Добавить CatBoost для Learning to Rank**
|
||
4. **Реализовать online-обучение** через bandit-алгоритмы
|
||
5. **Интегрировать с email-рассылками** ("Вы купили X — попробуйте Y")
|
||
|
||
---
|
||
|
||
Если хочешь — могу:
|
||
- Сделать Docker-образы
|
||
- Написать скрипт для Airflow
|
||
- Реализовать CatBoost-ранжирование
|
||
- Создать дашборд на Grafana
|
||
|
||
Просто скажи, куда двигаться дальше! 🚀 |