This thesis aims to establish the efficacy of using matrix factorization to predict future purchases. Matrix factorisation is a machine learning method, commonly used to implement the collaborative filtering recommendation system. It finds items that a user may be interested in by comparing items that other similar users have rated, explicitly or implicitly, highly. To fulfill the purpose of the thesis, a qualitative and comparative approach was taken. First, three different implementations of matrix factorisation were created and trained on one year of purchase histories. Two generic methods of predicting future purchases, picking a random item and picking the top selling items, were also created to serve as a point of comparison. The ability to predict future purchases was established as the proportion of correct predictions a method could make. All five methods were then tested using a separate data set and the results compared. The results clearly show that matrix factorisation models are better at predicting future purchases than the generic models. However, the difference between the matrix factorization models was comparatively small. A notable discovery was that there was a decrease in the gap between all methods ability of predicting future purchases, as more predictions are made. The method of predicting a random item fared poorly, correctly predicting cumulatively less than one tenth of any other method. / Denna avhandling syftar till att fastställa matrisfaktoriseringens förmåga att förutsäga framtida köp. Matrisfaktorisering är en maskininlärningsmethod som vanligen används för att implementera rekommendationssystemet för kollaborativ filtrering. Den hittar artiklar som en användare kan vara intresserad av genom att jämföra artiklar som liknande användare har betygsatt högt, uttryckligen eller implicit. För att uppfylla avhandlingens syfte har en kvalitativ och jämförande studie genomförts. Först skapades tre olika matrisfaktoriserings modeler som tränades på ett års köphistorik. Två enkla metoder för att förutsäga framtida köp, att välja ett slumpmässigt föremål och välja de mest sålda föremålen, skapades också för att möjliggöra jämförelser. Möjligheten att förutsäga framtida köp fastställdes som andelen korrekta förutsägelser en metod kunde göra. Alla fem metoderna testades sedan med en separat datamängd och resultaten jämfördes. Resultaten visar tydligt att matrisfaktoriseringsmodeller är bättre på att förutsäga framtida köp än de enkla modellerna. Skillnaden mellan matrisfaktoriseringsmodellerna var dock jämförelsevis liten. En anmärkningsvärd upptäckt var att gapet mellan alla metoders förmåga att förutsäga framtida köp minskade, desto fler förutsägelser som gjordes. Metoden att förutsäga ett slumpmässigt objekt presterade dåligt, då kumulativa andelen korrekta förutsägelser var mindre än en tiondel av någon av de andra metoderna.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-321346 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Hojlas, Azer, Paulsrud, August |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:663 |
Page generated in 0.0023 seconds