Алгоритмы и подходы к матчингу товаров между разными магазинами с помощью нейронных сетей и других решений

Введение

В современном мире электронной коммерции, где количество онлайн-магазинов растет экспоненциально, задача эффективного сопоставления товаров между различными платформами становится все более актуальной и сложной. Эта задача, известная как product matching, product linking, или record linkage в контексте данных, имеет огромное значение для целого ряда бизнес-процессов, включая:

• Сравнение цен: Предоставление пользователям информации о лучших ценах на один и тот же товар в разных магазинах.
• Агрегация каталогов: Создание единого каталога товаров из различных источников.
• Анализ рынка: Отслеживание наличия и ценовой политики конкурентов.
• Рекомендательные системы: Предложение альтернативных вариантов товара из других магазинов.
• Управление запасами: Оптимизация закупок путем отслеживания спроса на товары в разных точках продаж.

Традиционные подходы к матчингу товаров, основанные на простых правилах и алгоритмах сравнения строк, часто оказываются недостаточно эффективными из-за разнообразия форматов описаний, различий в номенклатуре, наличия опечаток и других неструктурированных данных. В последние годы, благодаря развитию технологий машинного обучения, в частности нейронных сетей, появились новые, более мощные и гибкие методы для решения этой задачи.

В этой статье мы подробно рассмотрим различные алгоритмы и подходы к матчингу товаров между разными магазинами, уделив особое внимание методам, использующим нейронные сети. Мы также обсудим другие релевантные решения, включая традиционные алгоритмы, методы на основе знаний и гибридные подходы. Статья будет полезна как для технических специалистов, занимающихся разработкой подобных систем, так и для аналитиков и менеджеров, интересующихся возможностями применения современных технологий в электронной коммерции.

1. Постановка задачи и основные сложности

Задача матчинга товаров заключается в определении, относятся ли два товара из разных магазинов к одному и тому же физическому продукту. На первый взгляд, задача может показаться простой, однако на практике она сталкивается с рядом серьезных сложностей:

• Разнообразие форматов описаний: Каждый магазин может использовать свой собственный формат для описания товаров, включая различные наборы атрибутов, порядок их следования, а также использование синонимов и сокращений.
• Различия в номенклатуре: Один и тот же товар может иметь разные названия в разных магазинах. Например, «Смартфон Apple iPhone 14 Pro Max, 256GB, Space Black» в одном магазине может называться «iPhone 14 Pro Max 256GB Черный космос» в другом.
• Наличие опечаток и ошибок: В описаниях товаров могут встречаться опечатки, грамматические ошибки и другие несоответствия, затрудняющие сравнение.
• Различия в атрибутах: Не все магазины предоставляют полный набор атрибутов для каждого товара. Некоторые атрибуты могут быть доступны только в одном из сравниваемых магазинов.
• Визуальные различия: Изображения товаров могут отличаться по качеству, ракурсу, наличию водяных знаков и другим параметрам.
• Масштабируемость: Количество товаров в онлайн-магазинах может достигать миллионов, что требует разработки эффективных и масштабируемых алгоритмов.
• Динамичность данных: Информация о товарах постоянно обновляется, что требует регулярного обновления моделей матчинга.

2. Традиционные подходы к матчингу товаров

Несмотря на успехи нейронных сетей, традиционные подходы к матчингу товаров по-прежнему играют важную роль, особенно в качестве базовых алгоритмов или компонентов гибридных решений. Основные категории традиционных методов включают:

2.1. Сравнение строк на основе редактирования расстояния

Эти методы основаны на вычислении минимального количества операций (вставки, удаления, замены), необходимых для преобразования одной строки в другую. Наиболее распространенные алгоритмы включают:

• Расстояние Левенштейна: Классический алгоритм, вычисляющий минимальное количество операций редактирования символов. Ссылка на Wikipedia: Расстояние Левенштейна

import Levenshtein

s1 = "Смартфон Apple iPhone 14 Pro Max"
s2 = "iPhone 14 Pro Max Apple"
distance = Levenshtein.distance(s1, s2)
print(f"Расстояние Левенштейна: {distance}")

• Расстояние Дамерау-Левенштейна: Расширение расстояния Левенштейна, включающее операцию транспозиции (перестановки соседних символов). Ссылка на Wikipedia: Расстояние Дамерау-Левенштейна
• Расстояние Джаро-Винклера: Метод, ориентированный на сравнение коротких строк, таких как имена и адреса. Ссылка на Wikipedia: Расстояние Джаро-Винклера

2.2. Сравнение на основе общих токенов

Эти методы разбивают текстовые описания на отдельные слова (токены) и сравнивают наборы токенов. Примеры включают:

• Коэффициент Жаккара: Вычисляет отношение количества общих токенов к общему количеству уникальных токенов в обоих описаниях. Ссылка на Wikipedia: Коэффициент Жаккара

def jaccard_similarity(s1, s2):
    set1 = set(s1.lower().split())
    set2 = set(s2.lower().split())
    intersection = len(set1.intersection(set2))
    union = len(set1.union(set2))
    return intersection / union if union else 0

s1 = "Смартфон Apple iPhone 14 Pro Max"
s2 = "iPhone 14 Pro Max от Apple"
similarity = jaccard_similarity(s1, s2)
print(f"Коэффициент Жаккара: {similarity}")

• Коэффициент Dice: Аналогичен коэффициенту Жаккара, но удваивает количество общих токенов в числителе. Ссылка на Wikipedia: Коэффициент Дайса
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Взвешивает токены в зависимости от их частоты в конкретном описании и их редкости во всем наборе описаний. Ссылка на Wikipedia: TF-IDF

2.3. Методы на основе правил

Эти методы используют заранее определенные правила и эвристики для сопоставления товаров. Правила могут включать сравнение определенных атрибутов (например, артикула, EAN), проверку наличия общих ключевых слов, сравнение значений характеристик (например, диагонали экрана, объема памяти).

Преимущества традиционных подходов:

• Простота реализации и интерпретации.
• Высокая скорость работы для небольших наборов данных.
• Не требуют больших объемов размеченных данных для обучения.

Недостатки традиционных подходов:

• Чувствительность к вариациям в написании и форматировании.
• Сложность обработки синонимов и семантической близости.
• Требуют ручной настройки правил и пороговых значений.
• Плохо масштабируются при увеличении сложности задачи.

3. Нейросетевые подходы к матчингу товаров

Нейронные сети произвели революцию в области обработки естественного языка и компьютерного зрения, что позволило разработать более точные и гибкие методы для матчинга товаров. Основные направления применения нейронных сетей включают:

3.1. Embeddings представлений товаров

Этот подход заключается в преобразовании текстовых описаний и других атрибутов товаров в векторные представления (embeddings), которые отражают их семантическое значение. Сравнение этих векторов позволяет оценить степень схожести между товарами.

• Word Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText): Преобразуют отдельные слова в векторные представления, учитывающие контекст их употребления. Ссылка на статью про Word2Vec, Ссылка на статью про GloVe, Ссылка на статью про FastText

from gensim.models import Word2Vec
import nltk
nltk.download('punkt')

descriptions = [
    "Смартфон Apple iPhone 14 Pro Max",
    "iPhone 14 Pro Max от Apple",
    "Чехол для iPhone 14 Pro Max"
]

tokenized_descriptions = [nltk.word_tokenize(desc.lower()) for desc in descriptions]
model = Word2Vec(sentences=tokenized_descriptions, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

vector_iphone = model.wv['iphone']
print(f"Вектор для слова 'iphone': {vector_iphone[:10]}...")

• Sentence Embeddings (Sentence-BERT, Universal Sentence Encoder): Преобразуют целые предложения или описания товаров в векторные представления. Ссылка на статью про Sentence-BERT, Ссылка на Universal Sentence Encoder

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-mpnet-base-v2')
embeddings = model.encode(descriptions)

print(f"Векторное представление первого описания: {embeddings[0][:10]}...")

• Product Embeddings: Специализированные модели, обученные на данных о товарах, учитывающие их специфические характеристики и отношения.

3.2. Архитектуры нейронных сетей для матчинга

• Siamese Networks: Используют две идентичные нейронные сети с общими весами для обработки двух входных описаний товаров. Выходные представления сравниваются с помощью функции расстояния (например, косинусное расстояние). Ссылка на статью про Siamese Networks

Пример архитектуры Siamese Network для текстового матчинга:

[Описание товара 1] --> [Embedding Layer] --> [Dense Layer] --> [Выходной вектор 1]
                                                        \ /
                                                         |  Функция расстояния (например, Cosine Similarity)
                                                        / \
[Описание товара 2] --> [Embedding Layer] --> [Dense Layer] --> [Выходной вектор 2]

• Transformer Networks (BERT, RoBERTa, ELECTRA): Используют механизмы внимания для улавливания контекстных зависимостей между словами в описаниях товаров. Модели-трансформеры могут быть точно настроены для задачи матчинга. Ссылка на статью про BERT

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

inputs1 = tokenizer(descriptions[0], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs1 = model(**inputs1)
embedding1 = outputs1.last_hidden_state[:, 0, :] # Получение эмбеддинга для токена [CLS]

inputs2 = tokenizer(descriptions[1], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs2 = model(**inputs2)
embedding2 = outputs2.last_hidden_state[:, 0, :]

# Далее необходимо вычислить функцию расстояния между embedding1 и embedding2

• Graph Neural Networks (GNNs): Представляют товары и их отношения в виде графа. Узлы графа соответствуют товарам, а ребра отражают их сходство. GNNs позволяют учитывать взаимосвязи между товарами при принятии решения о матчинге. Ссылка на статью про Graph Neural Networks

3.3. Учет визуальной информации

Для товаров, имеющих изображения, нейронные сети могут использоваться для извлечения визуальных признаков и их сопоставления.

• Convolutional Neural Networks (CNNs): Используются для извлечения признаков из изображений товаров. Предварительно обученные модели (например, ResNet, EfficientNet) могут быть использованы для получения качественных представлений. Ссылка на статью про ResNet, Ссылка на статью про EfficientNet

from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')

def extract_features(image_path):
    img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    img_array = image.img_to_array(img)
    expanded_img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    preprocessed_img = preprocess_input(expanded_img_array)
    features = model.predict(preprocessed_img)
    return features.flatten()

image_path1 = "path/to/image1.jpg"
image_path2 = "path/to/image2.jpg"

features1 = extract_features(image_path1)
features2 = extract_features(image_path2)

# Далее необходимо вычислить функцию расстояния между features1 и features2

• Multimodal Learning: Комбинирует текстовые и визуальные признаки для более точного матчинга. Различные архитектуры могут использоваться для объединения этих модальностей, например, конкатенация векторов, использование механизмов внимания.

4. Другие решения и гибридные подходы

Помимо чисто нейросетевых методов, существует ряд других решений и гибридных подходов, которые могут повысить эффективность матчинга товаров.

4.1. Использование знаний и онтологий

Интеграция внешних знаний, таких как товарные классификаторы (например, GS1), продуктовые онтологии (например, Schema.org) и базы знаний (например, Wikidata), может значительно улучшить точность матчинга. Эти ресурсы предоставляют структурированную информацию о товарах, их свойствах и отношениях, что позволяет преодолеть неоднозначность текстовых описаний.

4.2. Активное обучение (Active Learning)

Активное обучение позволяет эффективно использовать разметку экспертов, запрашивая метки только для наиболее информативных пар товаров. Это снижает затраты на разметку данных и ускоряет обучение модели.

4.3. Использование краудсорсинга

Краудсорсинг может быть использован для разметки данных или для проверки результатов работы алгоритмов матчинга. Платформы, такие как Amazon Mechanical Turk, позволяют привлекать большое количество людей для выполнения таких задач.

4.4. Ансамблевые методы

Комбинация нескольких моделей матчинга (например, на основе разных алгоритмов или обученных на разных наборах данных) может повысить общую точность и робастность системы.

4.5. Блокировка и фильтрация (Blocking and Filtering)

Для обработки больших объемов данных используются техники блокировки и фильтрации, которые позволяют сократить количество пар товаров, подлежащих детальному сравнению. Например, товары могут быть сгруппированы по категориям или брендам, и сравнение проводится только внутри этих групп.

5. Практическая реализация и лучшие практики

Разработка эффективной системы матчинга товаров требует внимания к ряду практических аспектов:

5.1. Сбор и предобработка данных:

• Извлечение данных: Получение данных о товарах из различных источников (API магазинов, веб-парсинг, базы данных).
• Очистка данных: Удаление шума, исправление опечаток, приведение к единому регистру.
• Нормализация данных: Стандартизация форматов дат, чисел, единиц измерения.
• Токенизация: Разбиение текстовых описаний на отдельные слова или фразы.

5.2. Feature Engineering:

• Извлечение текстовых признаков: TF-IDF, word embeddings, sentence embeddings.
• Извлечение категориальных признаков: One-hot encoding, label encoding.
• Извлечение числовых признаков: Непосредственное использование значений.
• Извлечение визуальных признаков: Выходные векторы CNN.

5.3. Выбор модели и обучение:

• Выбор подходящей архитектуры нейронной сети или традиционного алгоритма.
• Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
• Обучение модели с использованием соответствующих функций потерь и оптимизаторов.
• Настройка гиперпараметров модели.

5.4. Оценка качества:

• Метрики точности: Precision, Recall, F1-score, Accuracy.
• Метрика AUC (Area Under the ROC Curve).
• Ранжирование результатов: Mean Average Precision (MAP), Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG).

Таблица 1: Сравнение различных подходов к матчингу товаров

Подход	Преимущества	Недостатки	Применимость
Сравнение строк	Простота, скорость	Чувствительность к вариациям, не учитывает семантику	Базовый уровень, небольшие наборы данных
Сравнение токенов	Учитывает общие слова	Не учитывает порядок слов, синонимы	Средний уровень, требуется предобработка
Методы на основе правил	Возможность явного задания логики	Трудоемкость создания и поддержки правил, низкая обобщающая способность	Узкоспециализированные задачи, наличие четких правил
Word Embeddings	Учитывает семантическую близость слов	Не учитывает контекст предложения	Улучшение качества текстового сравнения
Sentence Embeddings	Учитывает семантику целых предложений	Может быть вычислительно затратным	Высококачественное сравнение текстовых описаний
Siamese Networks	Обучение на парах товаров, возможность учета неявных признаков	Требует большого количества обучающих данных	Задачи сравнения пар товаров
Transformer Networks	Улавливают контекстные зависимости, высокая точность	Требуют больших вычислительных ресурсов, сложность интерпретации	Задачи сложного текстового матчинга
Multimodal Learning	Использует информацию из разных модальностей (текст, изображения)	Требует разметки данных для разных модальностей	Задачи, где доступна информация из нескольких источников
Использование знаний	Повышает точность за счет структурированной информации	Требует интеграции с внешними источниками знаний	Задачи, где доступны релевантные базы знаний и онтологии

5.5. Развертывание и мониторинг:

• Выбор инфраструктуры для развертывания модели.
• Разработка API для интеграции с другими системами.
• Мониторинг производительности модели и ее регулярное переобучение.

5.6. Правовые аспекты

При разработке и использовании систем матчинга товаров необходимо учитывать следующие правовые аспекты:

• Авторские права на изображения и описания товаров: Использование защищенных авторским правом материалов без разрешения может привести к юридическим последствиям.
• Защита персональных данных (GDPR, CCPA): Если данные о товарах содержат персональную информацию, необходимо соблюдать требования законодательства о защите данных.
• Антимонопольное законодательство: Использование информации о ценах конкурентов для сговора может нарушать антимонопольное законодательство.
• Недобросовестная конкуренция: Некорректное или предвзятое сопоставление товаров может рассматриваться как форма недобросовестной конкуренции.

6. Заключение

Матчинг товаров между разными магазинами является сложной, но крайне важной задачей для электронной коммерции. В то время как традиционные подходы по-прежнему полезны в определенных сценариях, нейронные сети открывают новые возможности для достижения более высокой точности и гибкости. Выбор конкретного алгоритма или подхода зависит от множества факторов, включая объем данных, доступные ресурсы, требования к точности и специфику предметной области. Гибридные подходы, сочетающие преимущества различных методов, часто оказываются наиболее эффективными на практике. Дальнейшее развитие технологий машинного обучения и доступность больших объемов данных будут способствовать появлению еще более совершенных и интеллектуальных систем матчинга товаров.

Список источников для подготовки материала:

1. Neural Product Matching at Scale. ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2016. [Ссылка на статью] (необходимо найти актуальную ссылку)
2. Product Matching with Deep Learning. International World Wide Web Conference (WWW), 2017. [Ссылка на статью] (необходимо найти актуальную ссылку)
3. A Survey on Deep Learning for Product Attribute Extraction and Value Prediction. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 2021. [Ссылка на статью] (необходимо найти актуальную ссылку)
4. Research papers on Word2Vec, GloVe, FastText, Sentence-BERT, Transformer networks, Graph Neural Networks, CNNs. (Ссылки указаны в соответствующих разделах статьи)
5. Documentation for TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Sentence Transformers. (Необходимо добавить ссылки на официальную документацию)
6. Статьи и блоги о Data Science и Machine Learning в электронной коммерции. (Необходимо добавить несколько релевантных ссылок)

Вопросы для проверки насколько материал усвоен читателем:

1. Опишите основные сложности задачи матчинга товаров между разными магазинами.
2. Перечислите и кратко опишите три традиционных подхода к матчингу товаров.
3. Объясните, как работают embeddings представлений товаров и какие типы embeddings вы знаете.
4. Опишите архитектуру Siamese Network и ее применение в задаче матчинга товаров.
5. Какие преимущества дает использование Transformer Networks для матчинга текстовых описаний товаров?
6. Как можно использовать визуальную информацию для улучшения качества матчинга товаров?
7. Приведите примеры использования знаний и онтологий в задаче матчинга товаров.
8. Какие метрики используются для оценки качества моделей матчинга товаров?
9. Назовите основные правовые аспекты, которые необходимо учитывать при разработке систем матчинга товаров.
10. Опишите основные этапы практической реализации системы матчинга товаров.