Afferrare il carrello, lasciarlo scivolare fino all’ingresso del supermercato, fermarsi per un attimo per pensare a quali oggetti comprare. E se in questa situazione ci fosse qualcuno in grado di suggerirci che cosa mettere nel carrello?
A partire anche da questa suggestione un gruppo di ricercatori del Kdd Lab laboratorio congiunto di Università di Pisa e Isti-Cnr, ha sviluppato TX-means, un algoritmo in grado di analizzare il comportamento di un gran numero di clienti di un supermercato fino a capire quale sarà la loro prossima spesa.
“Ogni cliente ha le proprie caratteristiche. C’è chi acquista sempre le stesse cose, chi differenzia, chi fa una spesa più importante in un determinato giorno della settimana e così via - racconta Riccardo Guidotti, ricercatore al Kdd. Riuscire a interpretare questa complessità rappresenta una sfida interessante”.
Così Guidotti e colleghi hanno messo a punto l’algoritmo e l'hanno testato sui dati dei supermercati di UniCoop Tirreno.
“TX-means in modo completamente automatico è riuscito a interpretare i dati della spesa di decine di migliaia di clienti, per un totale di oltre 2 milioni di carrelli della spesa - prosegue - Per capire di quali oggetti hanno bisogni i diversi clienti, il sistema raggruppa i carrelli con caratteristiche simili e per ogni gruppo individua una spesa-tipo".
Questo tipo di algoritmi può rivelarsi strategico in una grandissima varietà di campi. “Con lo stesso metodo si possono analizzare le terapie farmacologiche dei pazienti di un ospedale o le pagine visitate a partire da un motore di ricerca”, conclude Guidotti, che il mese prossimo volerà ad Halifax, in Canada, per presentare Tx-means alla prestigiosa conferenza internazionale Kdd2017.
Gli autori del paper, che compaiono anche nel video divulgativo che racconta che cos’è e come funziona TX-means in 3 minuti, sono Riccardo Guidotti, Anna Monreale, Mirco Nanni, Fosca Giannotti e Dino Pedreschi.
Alla conferenza Kdd2017, una giuria assegnerà il best video award scegliendo fra quelli più popolari. Per sostenere il video dei ricercatori pisani basta mettere un “mi piace” su Youtube e condividerlo attraverso i social.