УДК 004.8
DOI: 10.36871/2618-9976.2024.01-2.003
Авторы
Артём Юрьевич Золотаревский,
Студент бакалавриата, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия
Никита Владимирович Блохин,
Ассистент кафедры искусственного интеллекта, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия
Аннотация
Проведено исследование возможностей моделей искусственного интеллекта типа «графовые нейронные сети» для построения систем рекомендаций электронной торговли на основе атрибутов товаров и пользователей. Рассмотрены трудности, возникающие при создании таких систем, описаны этапы по предобработке данных. Имплементирована модель SR-GNN для выполнения рекомендаций на основе сеансовой информации. Проведено обучение построенной модели на открытом наборе данных RetailRocket, составленном на основе реальных платформ электронной коммерции. Оценка результатов работы модели показывает, что 4 товара из 10 предложенных будут соответствовать интересам пользователя. Описаны пути повышения качества рекомендаций реализованной модели.
Ключевые слова
графовые нейронные сети
рекомендательные системы на основе сессий
рекомендации в электронной торговле
