Гигантский датасет уже в открытом доступе — но кое-что в его структуре удивит даже специалистов

Рекомендательные системы сегодня лежат в основе цифровой торговли, помогая пользователям находить нужные товары, а бизнесу — лучше понимать запросы аудитории. Но эффективность таких алгоритмов напрямую зависит от данных, на которых они обучаются. И здесь появляется по-настоящему редкий подарок для исследователей и разработчиков — крупнейший открытый датасет T-ECD, собранный группой "Т-Технологии".

Что представляет собой T-ECD

Датасет объединил анонимизированные действия 44 миллионов пользователей сразу нескольких сервисов: "Город: Шопинг", "Супермаркеты" и рекламной платформы Т-Банка. Внутри — 30 миллионов товаров и более 135 миллиардов взаимодействий. Уникальная особенность — кросс-доменность: информация охватывает как повседневные покупки, так и непродовольственные товары, отзывы, чеки, активации специальных предложений и кэшбэков.

Данные доступны под лицензией Apache 2.0, что открывает возможности для коммерческого применения и модификации. Разработчики могут работать с каждым сегментом отдельно или связывать информацию по пользователям, товарам и брендам.

Возможности использования

T-ECD подходит для широкого круга задач: от рекомендаций следующего товара до формирования корзины, анализа сессий или топ-N рекомендаций. История охватывает период от одного года до трёх с половиной лет, что позволяет строить как краткосрочные, так и долгосрочные прогнозы.

В датасете есть явная и неявная обратная связь, а также просмотры товаров с указанием источника: поиск, каталог или рекомендации. Это делает набор данных особенно ценным для создания гибких алгоритмов.

Плюсы и минусы

Сравнение

Советы шаг за шагом

1. Скачать датасет с Hugging Face.

2. Определить задачу (рекомендации, прогнозы, анализ поведения).

3. Подобрать инструменты обработки: Python, PyTorch, TensorFlow, Spark.

4. Разделить данные на тренировочную и тестовую выборки.

5. Учесть особенности кросс-доменности: связывать данные по товарам и пользователям.

6. Тестировать модели на разных сценариях (корзина, сессия, топ-N).

7. Внедрять алгоритмы в реальные сервисы.

Мифы и правда

• Миф: такие датасеты доступны только корпорациям.
Правда: T-ECD открыт и лицензирован для коммерческого использования.

• Миф: объём данных делает их бесполезными для малого бизнеса.
Правда: даже малые сегменты датасета можно эффективно применять.

• Миф: кросс-доменные данные сложно связать.
Правда: структура позволяет сопоставлять товары и пользователей.

FAQ

Как выбрать подходящий сегмент датасета?
Следует исходить из задачи: для рекомендаций по товарам — истории покупок, для маркетинга — активации кэшбэков.

Сколько стоит использование T-ECD?
Датасет бесплатен и доступен под Apache 2.0.

Что лучше: использовать T-ECD целиком или частями?
Для обучения масштабных моделей лучше использовать полный массив, но для экспериментов удобнее работать с отдельными сегментами.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: загрузить весь датасет без фильтрации.
Последствие: перегрузка серверов и долгие расчёты.
Альтернатива: начать с отдельных частей и постепенно расширять.

Ошибка: игнорировать кросс-доменность.
Последствие: модель теряет точность.
Альтернатива: связывать данные по товарам, пользователям и брендам.

Ошибка: использовать устаревшие алгоритмы.
Последствие: плохая адаптация к новым сценариям.
Альтернатива: применять современные методы машинного обучения и рекомендательных систем.

А что если…

А что если объединить T-ECD с другими открытыми наборами данных? Тогда можно построить ещё более точные модели, учитывающие не только покупки и отзывы, но и дополнительные источники поведения пользователей. Это открывает дорогу к созданию универсальных рекомендательных систем нового поколения.