«`html
Важность многомодальных рекомендаций
Современные системы рекомендаций требуют использования различных источников данных для создания точных и релевантных рекомендаций для пользователей. Традиционные модели ограничиваются одним источником данных, что мешает полноценному пониманию многогранности поведения пользователей и характеристик товаров.
Проблемы традиционных систем рекомендаций
Ограниченность в использовании данных затрудняет доставку качественных рекомендаций. Необходимость интеграции разных типов данных для повышения производительности систем является актуальной задачей для исследователей.
Новые разработки в области рекомендуемых систем
Системы многоповеденческих рекомендаций (MBRS) используют дополнительные данные для улучшения целевых рекомендаций. Модели на основе больших языковых моделей (LLM) совершенствуют представления пользователей и товаров через контекстные данные.
Инновационная система Triple Modality Fusion (TMF)
TMF использует слияние визуальных, текстовых и графовых данных для многоповеденческих рекомендаций. Этот подход позволяет лучше понимать интересы пользователей и характеристики товаров. TMF основан на механизмах само- и перекрестного внимания, интегрируя данные в одно пространство для LLM.
Практическое применение TMF
TMF обучен на реальных данных клиентов Walmart и показывает высокую эффективность, достигая более 38% HitRate@1 для различных категорий товаров. Метод TMF превосходит традиционные системы, улучшая точность рекомендаций.
Преимущества внедрения ИИ
Для компаний, стремящихся к развитию с помощью ИИ, важно:
- Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определить ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Выбрать подходящее ИИ-решение и внедрять его поэтапно.
- Наращивать автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите дополнительную информацию
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании, используя решения, которые уже доступны. Будущее уже здесь!
«`
