765 lines
22 KiB
Markdown
765 lines
22 KiB
Markdown
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! 🚀
|
||
|
||
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! 🚀 |