Um guia prático para criar um gráfico para cenários de comércio eletrônico
Para a otimização do sistema de recomendação, é necessário concentrar-se na modelagem dos padrões de comportamento do usuário e nas associações de produtos:
- Fase de preparação de dados::
1. preparar registros de navegação/compra de usuários formatados comouser_id,item_id,action_type,timestamp
2. adicione atributos de commodity aGAG_data/items_metadata.csv
3. construa prompts iniciais, como "simule que os usuários costumam pular entre produtos da mesma categoria". - Geração do Atlas::
- executarpython main.py --task ecommerce --build --config "dense"
- adicionar--relation_weightParâmetro Ponderação aprimorada do lado da compra
- fazer uso de--dynamics 7dModelagem de alterações dimensionais semanais
Métodos de aplicação:
1) Recomendação de caminho: execução de um algoritmo de deslocamento aleatório com base no mapa gerado
2. descoberta de comunidades: identificação de grupos de usuários potenciais usando o algoritmo de Louvain
3. soluções de partida a frio: conectar novas commodities a nós existentes com características semelhantes
Avaliação de indicadores:
- Cálculo da densidade do gráfico para refletir a adequação da conectividade usuário-commodity
- Detecção de coeficientes de agrupamento para avaliar a razoabilidade das recomendações
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)evaluate/movie/main.pyCálculo da adaptação HitRate@K
Essa resposta foi extraída do artigoGAG: Geração de um gráfico de relacionamento social usando um modelo grande para simular o comportamento humanoO
