Как мы сделали рекомендации, отказались от подрядчика и заработали денег

Привет, Хабр! Меня зовут Данила Федюкин и я тимлид в X5 Digital. Руковожу командой, которая занимается рекомендациями и метчингом. Персонализация играет ключевую роль в развитии бизнеса. На первых этапах, когда у компании ещё нет собственных решений для адаптации под клиентов, часто приходится обращаться к внешним подрядчикам. Именно так поступили и мы. Но работа с подрядчиком для нас оказалась дорогой, болезненной и долгой. Про наш путь к собственной разработке расскажу в статье.

https://habr.com/ru/companies/x5digital/articles/892968/

#рекомендательные_системы #ecommerce #foodtech #retail #lightfm #association_rules #tfidfvectorizer

SolriXML: Лучи света в темном лесу XML-данных

В этой статье я расскажу, как SolriXML автоматизирует обработку XML-файлов, трансформируя сложные структуры данных в удобные для использования форматы. Когда дело касается огромных объемов данных в XML, эффективность обработки становится ключевым фактором успеха в мире e-commerce. Помните, эффективная обработка данных - ключ к успеху в современном мире e-commerce. SolriXML здесь, чтобы сделать этот процесс максимально простым и эффективным для вас! Попробовать SolriXML бесплатно

https://habr.com/ru/articles/841486/

#python #webразработка #webпрограммирование #маркетплейс #tfidfvectorizer #xmlhttprequest #xml #xml_schema #xml_web_services #xml_parser

Как простые NLP модели видят слова? | NLP | Пишем свой TF-IDF

Когда начинаешь погружаться в сферу NLP , сразу задумываешься, как модели представляют себе наш текст/наши слова? Ведь не логично бы звучало, если модель обрабатывала наши слова, как обычную последовательность букв. Это было бы не удобно и не понятно (как проводить операции со словами?) . Есть разные методы преобразования слов. Один из самых известных для не самых сложных моделей: TF-IDF .

https://habr.com/ru/articles/836706/

#nlp #ai #machinelearning #deeplearning #python #tfidfvectorizer #numpy #pandas #math #jupyter_notebook