Empfehlungen nach Duft mit „Smelling Similar“

Haben Sie schon einmal einen neuen Ort zum ersten Mal besucht und wurden dabei von Erinnerungen überflutet? Vielleicht an einen Besuch in der Küche Ihrer Großeltern oder daran, wie Sie nach der Schule auf dem Sofa saßen und Zeichentrickfilme geschaut haben. Geruchs-Erinnerungen gehören zu den stärksten, die wir Menschen haben. Deshalb ist Algolia stolz darauf, unser neuestes Machine-Learning-Modell für „Recommend“ vorzustellen:„Smelling Similar“.

Wir nutzen von der Parfümindustrie entwickelte Algorithmen zur Geruchskartierung sowie ein speziell trainiertes Modell für maschinelles Lernen, um Geruchsvektoren zwischen verschiedenen Düften zu identifizieren. Durch die Einteilung in Kopf-, Herz- und Basisnoten kann das Modell den Innenraumgeruch eines neuen Sportwagens mit einem Baseballhandschuh oder frisch gebackene Plätzchen mit einer Weihnachtsfeier in Verbindung bringen. Sie stellen eine Liste bestehender Düfte zur Verfügung, und „Smelling Similar“ lernt, deren Zusammenhänge zu erkennen, um Empfehlungen auszusprechen.

„Wir helfen unseren Käufern dabei, bei der Immobiliensuche an jedes Detail zu denken“, sagt Barbera Coretta, Geschäftsführerin vonYour4EvahHome. „Durch die Integration von ‚Smelling Similar‘ in unsere Angebotsseite können Immobilienkäufer sicherstellen, dass der Ort, an dem sie ihre neuen Erinnerungen schaffen, so duftet wie Orte, an denen sie bereits schöne Erinnerungen gesammelt haben.“

„Smelling Similar“bietet Website-Betreibern umfassende Kontrolle über die Empfehlungen und ermöglicht es ihnen, Schwellenwerte für die „Ähnlichkeit“ von Geruchsübereinstimmungen festzulegen und „unangenehme“ Gerüche aus ihrem Katalog herauszufiltern.