Sviluppi nei Sistemi di Raccomandazione per il Takeaway

I servizi di takeaway sono diventati parte fondamentale della nostra vita quotidiana, permettendoci di ordinare cibo facilmente online e farcelo consegnare direttamente a casa. Con circa 2,5 miliardi di utenti su queste piattaforme nel 2022, trovare il cibo giusto per i gusti di ciascuno può essere una sfida. Qui entrano in gioco i sistemi di raccomandazione per i takeaway. Questi sistemi mirano a suggerire ristoranti e opzioni alimentari che corrispondono ai gusti degli utenti in base ai loro ordini e preferenze passate.

A differenza dei tradizionali sistemi di raccomandazione che considerano solo una preferenza-tipo un determinato piatto-le raccomandazioni per i takeaway devono prendere in considerazione due cose principali: le preferenze degli utenti per il cibo in sé e per il ristorante da cui proviene. Inoltre, i gusti degli utenti cambiano durante il giorno. Per esempio, qualcuno potrebbe preferire una colazione veloce al mattino e una cena sostanziosa di sera. Questo rende le raccomandazioni per i takeaway più complicate rispetto a semplici scelte.

Per affrontare queste sfide, è stato creato un nuovo modello chiamato Dual Period-Varying Preference (DPVP). Questo modello considera sia le preferenze degli utenti per il cibo e per i ristoranti, sia come queste preferenze cambiano nei diversi momenti della giornata.

#L'importanza dei sistemi di raccomandazione per i takeaway

I sistemi di raccomandazione per i takeaway aiutano gli utenti a trovare cibo che si adatta ai loro gusti da un'enorme lista di opzioni. Questi sistemi tengono traccia di cosa hanno ordinato gli utenti in passato e usano queste informazioni per guidare le raccomandazioni future. L'obiettivo principale è suggerire con precisione piatti e ristoranti che gli utenti apprezzeranno.

L'efficacia di questi sistemi ha un impatto diretto sulle attività commerciali. Una buona raccomandazione può aumentare la soddisfazione dei clienti e incrementare le vendite. Ecco perché ricercatori e aziende stanno investendo molto impegno nel migliorare il funzionamento di questi sistemi.

#Sfide nelle raccomandazioni per il takeaway

#Modello di Preferenza a Interazione Doppia

Nei sistemi di raccomandazione tradizionali, il focus è solitamente su un'interazione singola tra l'utente e un oggetto. Ad esempio, se ti piace un certo film, il sistema consiglierà film simili. Ma nelle raccomandazioni per i takeaway, le cose sono più complesse. Gli utenti interagiscono sia con il cibo che ordinano che con il ristorante da cui proviene, e queste interazioni coinvolgono più livelli di preferenza.

Per esempio, qualcuno potrebbe amare il cibo piccante ma non interessarsi molto a quale ristorante lo serva. D'altra parte, un'altra persona potrebbe preferire un ristorante specifico ma essere meno interessata al tipo di cibo. Quindi, un sistema di raccomandazione efficace deve catturare queste preferenze doppie per capire davvero cosa vogliono gli utenti.

#Modello di Preferenza Variabile per Periodo

Un'altra sfida è che le preferenze degli utenti non sono statiche; cambiano in base all'ora del giorno. Qualcuno potrebbe gradire snack leggeri al mattino ma desiderare pasti più pesanti la sera. La maggior parte dei sistemi tradizionali non considera questi cambiamenti di preferenza, rendendo difficile consigliare il cibo giusto nel momento giusto.

#Presentazione del Modello DPVP

Il modello DPVP affronta queste due sfide direttamente adottando due strategie uniche: preferenze a interazione doppia e preferenze variabili nel tempo.

#Modulo a Consapevolezza dell'Interazione Doppia

Per modellare efficacemente le preferenze doppie, il modello DPVP include un modulo speciale. Questo modulo analizza come gli utenti interagiscono sia con il cibo che con i ristoranti, riconoscendo che gli utenti hanno diversi livelli di interesse in ciascuno. Ad esempio, può differenziare tra qualcuno che adora un tipo di cibo ma non ha fedeltà a un marchio e qualcuno che è pignolo su dove proviene quel cibo.

#Modulo di Decomposizione Basato sul Tempo

Il modello DPVP presenta anche un modulo di decomposizione basato sul tempo. Questa parte del modello suddivide le interazioni degli utenti in periodi di tempo specifici-mattina, pomeriggio, sera e tardi la sera-per consentire un'analisi di come le preferenze cambiano durante la giornata. Facendo questo, il modello DPVP può adattare le sue raccomandazioni in base ai cambiamenti comportamentali degli utenti nel tempo.

#Rete di Gate a Consapevolezza dell'Utente

Oltre a questi moduli, il DPVP contiene anche una rete di gate a consapevolezza dell'utente. Questo significa che il modello può pesare l'importanza di diversi tipi di cibo per ciascun utente. Ad esempio, se un utente ordina costantemente sushi mentre un altro preferisce la pizza, il modello si adatta e dà priorità alle raccomandazioni di conseguenza.

#Valutazione del Modello DPVP

Per verificare quanto bene funzioni il modello DPVP, è stato testato contro sistemi esistenti su due dataset del mondo reale provenienti da una piattaforma di takeaway popolare. I risultati sono stati molto promettenti. Il modello DPVP ha superato significativamente altri sistemi nel fare raccomandazioni accurate.

#Risultati Sperimentali

Gli esperimenti hanno mostrato che il modello DPVP forniva raccomandazioni migliori rispetto ai metodi tradizionali. È stato in grado di identificare correttamente le preferenze degli utenti per cibo e ristoranti, tenendo conto dei cambiamenti in quello che volevano in momenti diversi della giornata.

#Test Online

Il modello non è stato efficace solo in esperimenti controllati, ma è stato anche messo alla prova in un contesto reale. È stato implementato su una piattaforma di takeaway e si è registrato un aumento nel volume totale delle merci (GMV). Questo ha confermato che il modello funzionava bene nella pratica e che gli utenti hanno risposto positivamente alle sue raccomandazioni.

#Conclusione

Il modello DPVP rappresenta un significativo avanzamento nel campo dei sistemi di raccomandazione per i takeaway. Considerando le preferenze doppie degli utenti per cibo e ristoranti e tenendo conto delle variazioni in queste preferenze durante il giorno, pone un nuovo standard di precisione nelle raccomandazioni alimentari. Con la sua capacità di adattarsi ai gusti che cambiano, il DPVP probabilmente aumenterà la soddisfazione degli utenti e le performance aziendali nell'industria del takeaway.

Man mano che i servizi di takeaway continuano a crescere e evolversi, modelli come il DPVP potrebbero servire come uno strumento vitale per comprendere e prevedere il comportamento dei clienti, modellando in definitiva il futuro delle raccomandazioni alimentari. I futuri sforzi potrebbero esplorare fattori aggiuntivi che influenzano le preferenze alimentari, come occasioni speciali o cambiamenti stagionali, affinando ulteriormente il modello per renderlo ancora più efficace.