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tea.xyz Spam Plagues npm and RubyGems Package Registries
Tea.xyz, a crypto project aimed at rewarding open source contributions, is once again facing backlash due to an influx of spam packages flooding public package registries.
karibou-mlx
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Readme
L'objectif d'un index est de produire des listes d'identifiants de produits (SKU) à très faible coût (CPU+MEM) qui match les besoins du clients. Quelques exemples de listes:
Produire des listes de produits de manière efficace (faible mémoire utilisée) et rapide (<50ms) est un élément important pour karibou.ch. Nous devons déléguer ce travail de l'application principale (karibou-api).
Le score d'un produit est le résultat d'une fonction des achats dans le temps. Nous devons créer une liste des meilleurs produits selon les critères suivants.
Note: Il faut prendre en compte le contexte lors de la génération d'une liste. Il faut pouvoir contraindre les données avec les commercants actifs d'un marché spécifique.
La fréquence d'achat du produit est une mesure de l'importance du produit dans l'ensemble des commandes d'un client. Elle vise à donner un poids plus important aux produits les plus fréquents, considérés comme plus discriminants.
{u}
de 1 à N
Anonymous
{p}
de 1 à N{o}
de 1 à NoFreq
pour un utilisateurpFreq
où le produit apparaît score = log(attenuation * prodFreq) * prodOrders/(UserOrders+1)
On considère un index qui appartient à un utilisateur neutre Anonymous
. Le score normalisé des produits de l'utilisateur Anonymous
est le score pondéré par l'ensemble des utilisateurs. La liste des produits associée a l'utilisateur anonymous est aussi utilisée pour compléter une proposition pour un utilisateur qui n'a pas passé sufisament de commandes.
On peut appliquer un boost (un facteur d'amplification) au score d'un produit pour différente situations.
Note: les constantes sont à determiner et à valider
attenuation = 1 / ( timeInMonth + 0.9)^1 x 1.8 + 0.1
Note: les constantes sont à determiner et à valider
Lorsque l'on créé un nouveau marché composé de nouvelles boutiques et de boutiques d'un autre marché, les scores des produits doivent rester cohérents.
La valeur subjective d'un produit est corrélée avec celle de son score. Cependant il est possible que soudainement un produit apprecié génère de l'insatisfaction (par exemple en fin de saison le produit perd un peu de sa qualité). Dans ce cas, nous proposons d'introduire une pénalité relative au nombre d'insatisfaction qui atténu la valeur du score. Cette atténuation s'estompe également avec le temps. Exemple de problème qui atténu la valeur d'un score:
L'intégration des techniques d'apprentissage automatique et l'analyse des vecteurs d'embedding peuvent considérablement améliorer la pertinence des recommandations. Et comme depuis peu, la possibilité de créer un espace-vertoriel à N dim (1536) pour chaque produit est ultra-simplifié, nous souhaitons transformer karibou-api en un esemble d'espaces de vecteurs à 1536 dim afin de capturer des nuances plus subtiles dans les préférences des utilisateurs.
Pour l'Index des vecteurs, nous avons plusieurs options
On peut soit utiliser un modèle standard, soit utiliser un modèle fine-tuned, soit utiliser le modèle standard text-embedding-ada-002
FAQs
Use machine learning to get a better «friction less» user experience with karibou.ch
The npm package karibou-mlx receives a total of 5 weekly downloads. As such, karibou-mlx popularity was classified as not popular.
We found that karibou-mlx demonstrated a healthy version release cadence and project activity because the last version was released less than a year ago. It has 1 open source maintainer collaborating on the project.
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