다음 문제에 대한 솔루션을 구조화 해야하는이 측면 프로젝트가 있습니다.
나는 두 그룹의 사람들 (고객)이 있습니다. 그룹 A은 B결정된 제품 을 사고, 그룹 은 판매하려고합니다 X. 이 제품은 속성의 시리즈를 가지고 x_i, 내 목표는 사이의 거래 촉진하는 것이다 A하고 B자신의 환경 설정을 일치하여입니다. 주요 아이디어는 제품이 그의 요구에 더 잘 맞는 A그에 해당하는 각 구성원을 지적하는 B것이며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
문제의 몇 가지 복잡한 측면 :
속성 목록은 유한하지 않습니다. 구매자는 매우 특별한 특성이나 어떤 종류의 디자인에 관심이있을 수 있습니다.이 디자인은 인구 중 드물며 예측할 수 없습니다. 이전에 모든 속성을 나열 할 수는 없습니다.
속성은 연속적이거나 이진 적이거나 정량화 할 수 없습니다 (예 : 가격, 기능, 디자인).
이 문제에 접근하여 자동으로 해결하는 방법에 대한 제안이 있으십니까?
가능한 경우 다른 유사한 문제에 대한 언급을 부탁드립니다.
좋은 제안! 내가 문제에 접근하려고 생각하는 방식과 많은 유사점.
속성 매핑의 주요 문제는 제품을 설명해야하는 세부 수준이 각 구매자에 따라 달라진다는 것입니다. 자동차를 예로 들어 봅시다. 제품 "자동차"는 성능, 기계적 구조, 가격 등 다양한 속성을 가지고 있습니다.
싼 차나 전기 자동차를 원한다고 가정 해 봅시다. 이 제품의 주요 기능을 나타내므로 쉽게 매핑 할 수 있습니다. 예를 들어, 듀얼 클러치 변속기 또는 크세논 헤드 라이트가 장착 된 자동차를 원한다고 가정 해 봅시다. 이 속성을 가진 데이터베이스에는 많은 자동차가있을 수 있지만, 판매자가 누군가를 찾는 정보가 있기 전에 판매자에게 제품에이 수준의 세부 정보를 입력하도록 요구하지는 않습니다. 이러한 절차는 모든 판매자가 복잡하고 매우 상세한 양식을 작성하여 플랫폼에서 자동차를 판매하려고합니다. 그냥 작동하지 않습니다.
그러나 여전히 도전 과제는 검색에서 필요한만큼 상세하게 일치 시키려고 노력하는 것입니다. 그래서 내가 생각하는 방식은 제품의 주요 측면, 아마도 모든 사람과 관련이있는 측면을 잠재적 판매자 그룹을 좁히는 데 매핑하는 것입니다.
다음 단계는 "정제 된 검색"입니다. 너무 자세한 양식을 작성하지 않기 위해 구매자와 판매자에게 사양에 대한 무료 텍스트를 작성하도록 요청할 수 있습니다. 그런 다음 단어 일치 알고리즘을 사용하여 가능한 일치 항목을 찾으십시오. 판매자가 구매자에게 필요한 것을 "추측"할 수 없기 때문에 이것이 문제에 대한 적절한 해결책이 아니라는 것을 알고 있습니다. 하지만 가까이 갈 수 있습니다.
제안 된 가중치 기준은 훌륭합니다. 판매자가 구매자의 요구와 일치하는 수준을 수량화 할 수 있습니다. 그러나 각 속성의 중요성은 클라이언트마다 다르므로 스케일링 부분은 문제가 될 수 있습니다. 일종의 패턴 인식을 사용하거나 구매자에게 각 속성의 중요도를 입력하도록 요청하려고합니다.
