Learning product associations by using a Generative Adversarial Network – Thesis

Recommendation systems zijn tegenwoordig populaire tools onder bedrijven om zowel hun sales- als hun klanttevredenheid een boost te geven. Deze systemen bevelen producten/services aan die voor een specifieke klant interessant zouden kunnen zijn. Hierbij kun je denken aan de bekende pop-ups zoals ‘Misschien vind je dit ook leuk’ of ‘Anderen kochten ook’. De modellen die hiervoor worden gebruikt zijn vaak gebaseerd op overeenkomsten tussen klanten als het gaat om de producten die zij bekijken/aanschaffen.

Voor online supermarkten kan dit ook interessant zijn. Online supermarkten verschillen echter van andere retailers in de hoeveelheid producten die klanten kopen tijdens een bezoek. Hierdoor kwam Joeri op het idee om voor zijn scriptie een ander soort recommendation system te gaan ontwerpen. Eentje die interessant kan zijn voor online supermarkten.

Hij heeft grote hoeveelheden supermarkt data geanalyseerd om zo met een neuraal netwerk verbanden te vinden tussen verschillende producten die vaak gelijktijdig worden gekocht. Aan de hand van deze relaties met producten die een klant al in zijn/haar winkelmandje heeft kunnen er producten worden aanbevolen. Dit betekent dat iedere keer dat een klant een product toevoegt aan het mandje, er weer andere producten kunnen worden aanbevolen. Dit leidt tot diverse aanbevelingen en gemak bij de klant omdat ze niet ieder product hoeven op te zoeken.

Wil je meer weten over zijn scriptie of heb je ergens een vraag over? Neem contact met ons op!