3组实体的推荐系统算法建议

数据挖掘 推荐系统
2022-02-16 20:17:08

我正在建立一个模型,向电子商务平台上的商家推荐物流供应商。大约有。10 万商户和 20 家物流供应商,所以扩展在这里并不是很重要。

目前,客户每次向商家购买商品时,商家都需要从20个列表中选择一个商家将商品运送给用户。有些商家总是选择最便宜的运输方式,而有些商家则有自己的个人喜好。客户的位置也可能在决定使用哪个物流供应商方面发挥作用。

我知道的大多数推荐系统都是用户-项目对。我的问题涉及 3 方:商家、用户(或用户位置)、物流提供商。任何人都可以推荐任何高级结构或框架来解决这个问题吗?提前致谢。

1个回答

正如您所注意到的,通常的推荐系统理论处理两种类型的实体,用户项目通常使用矩阵(等效地,加权二分图)来描述交互作用。

矩阵的数学泛化是张量(图的泛化是超图,尽管到目前为止我还没有看到它被大量使用)。有一些关于张量推荐系统的理论,例如这篇论文

如果您希望应用“协同过滤”,那么在您的情况下,一种简单的解决方案是将张量展平为矩阵,如对类似问题的回答中所述。

或者,您可以考虑使用一些更简单的标准 ML 技术来替代推荐系统,例如分类,例如简单地尝试根据您构建的特征来预测是否会选择提供者(或哪个提供者)。