خمس خطوات لجعل نظام الإحالة أمرًا حتميًا ، أو عبر البيع

المرحلة 0: بداية الطريق

في حقائق العالم الحديث ، عندما يتم إجراء رقمنة وتراكم البيانات في كل مكان حول كل شيء وكل شخص ، يطرح سؤال معقول ، ولكن كيف يمكن استخدام هذه البيانات؟ لقد سمع الكثير بالتأكيد عن أنظمة التوصيات في مجالات الترفيه والمبيعات. لا تقف شركات الاستثمار بمعزل عن الاتجاهات الحالية في مجال علوم البيانات والأنظمة الموصى بها على وجه الخصوص. لذلك دعونا نلقي نظرة على الميزات والمراحل التي يجب أن تمر بها شركة استثمار كبيرة من أجل تطوير نظام التوصيات الخاص بها لزيادة فعالية المبيعات المتقاطعة وما حدث في النهاية.

المرحلة 1: الإنكار

ما الفرق بين عملية البيع في شركة استثمارية والعملية المماثلة في الشركات الأخرى؟ دعونا نرى ما هو مشترك.

• / ( , ).
• , ( ).

.

• , .
• , (, ) .
• , , .
• .

: , . , , , . - ( , ).

2:

-, , . , : , , , , -, , ( ). 100 , . , , .

7070 , ( ) . Pandas NumPy Python. 31, , , - . Python , . .

, , () :

• ,
• ,
• ,
• - .

3:

, ? – , .

, , . , , .

, . «» . :

1. , .
2. « », .. , , , .
3. .

, « » , .. . , , , «» :

• . = 1
• . = 2

, . .

, , ?

«». , , . : , , , .

. 0 1, 0 – . , ...

4:

, Python « », :

dist_cosini = scipy.spatial.distance.cosine(user_one, user_two)

- , Python «», 30000 31- , . .

, , , «l1-» ( — ), «l2-» ( ).

manhattan = round(numpy.linalg.norm(user_one - user_two, ord = 1), 4)

euclidean = round(numpy.linalg.norm(user_one - user_two, ord = 2), 4)

. , . , , . , «l1-» - , «l2-» — . , , …

. , «» , . - .

?

.

, ?

• «» «» .
• GIL ( ), Python .

...

. :

• ( — ).
• .
• - , .. , .
• : 0 1, .

:

, ( B). , :

import numpy as np

CosD = round(1 - (np.sum((user_one * user_two)) / (np.sqrt(np.sum(user_one**2)) * np.sqrt(np.sum(user_two**2)))), 4)

, «l-», .

GIL (Global Interpreter Lock) . , «» GIL, «». , — . , ? Numba.

Python, Numba - . - Python , - . Numba - Python LLVM ( Python).

, :

import numpy as np
from numba import njit

@njit
def dist_cosini(user_one, all_user):
    user_point = []
    for q in range(len(all_user)): 
        user_two =  all_user[q]
        CosD = round(1 - (np.sum((user_one * user_two)) / np.sqrt(np.sum(user_one**2)) / np.sqrt(np.sum(user_two**2))), 4)
        user_point.append(CosD)
    return user_point

, Numba «» GIL . 60 .

5:

"" ( 13 ). .

, — . .

, «» . .

, , , .

. -. , CRM. « » .

:

• ( ).
• « » ( 13 ).

ولهذه الغاية ، بدأ العمل بالفعل في تعديل النظام إلى أحد أنواع أنظمة التوصيات الهجينة. العمل جار أيضا لتعميق عمل نظام التوصيات مع المنتجات المعقدة.