Cinco pasos para hacer lo inevitable, o un sistema de referencia de venta cruzada

Etapa 0: comienzo del camino

En las realidades del mundo moderno, cuando se lleva a cabo la digitalización ubicua y la acumulación de datos sobre todo y sobre todos, surge una pregunta razonable, pero ¿cómo usar estos datos? Muchos, por supuesto, ya han escuchado acerca de los sistemas de recomendación en las áreas de entretenimiento y ventas. Las compañías de inversión no se mantienen alejadas de las tendencias actuales en el campo de la ciencia de datos y de los sistemas de recomendación en particular. Así que veamos qué características y qué etapas tuvo que atravesar una gran empresa de inversión para desarrollar su propio sistema de recomendaciones para aumentar la efectividad de las ventas cruzadas y lo que sucedió al final.

Etapa 1: Negación

¿Cuál es la diferencia entre el proceso de ventas en una compañía de inversión y el proceso similar en otras compañías? Veamos qué hay en común.

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

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

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

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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)

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

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

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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 .

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Con este fin, el trabajo ya ha comenzado a modificar el sistema en uno de los tipos de sistema de recomendación híbrido. También se está trabajando para profundizar el trabajo del sistema de recomendación con productos complejos.