Product similarity matching for food retail is studied in this thesis. The goal is to find products that are similar but not necessarily of the same brand which can be used as a replacement product for a product that is out of stock or does not exist in a specific store. The aim of the thesis is to examine which machine learning model that is best suited to perform the product similarity matching. The product data used for training the models were name, description, nutrients, weight and filters (labels, for example organic). Product similarity matching was performed pairwise and the similarity between the products was measured by jaccard distance for text attributes and relative difference for numeric values. Random Forest, Logistic Regression and Support Vector Machines were tested and compared to a baseline. The baseline computed the jaccard distance for the product names and did the classification based on a threshold value of the jaccard distance. The result was measured by accuracy, F-measure and AUC score. Random Forest performed best in terms of all evaluation metrics and Logistic Regression, Random Forest and Support Vector Machines all performed better than the baseline. / I den här rapporten studeras produktliknande matchning för livsmedel. Målet är att hitta produkter som är liknande men inte nödvändigtvis har samma märke som kan vara en ersättningsprodukt till en produkt som är slutsåld eller inte säljs i en specifik affär. Syftet med den här rapporten är att undersöka vilken maskininlärningsmodel som är bäst lämpad för att göra produktliknande matchning. Produktdatan som användes för att träna modellerna var namn, beskrivning, näringsvärden, vikt och märkning (exempelvis ekologisk). Produktmatchningen gjordes parvis och likhet mellan produkterna beräknades genom jaccard index för textattribut och relativ differens för numeriska värden. Random Forest, logistisk regression och Support Vector Machines testades och jämfördes mot en baslinje. I baslinjen räknades jaccard index ut enbart för produkternas namn och klassificeringen gjordes genom att använda ett tröskelvärde för jaccard indexet. Resultatet mättes genom noggrannhet, F-measure och AUC. Random Forest presterade bäst sett till alla prestationsmått och logistisk regression, Random Forest och Support Vector Machines gav alla bättre resultat än baslinjen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-273606 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Kerek, Hanna |
| Publisher | KTH, Matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2020:067 |
Page generated in 0.0025 seconds