ESSEC METALAB

RESEARCH

SOLVING THE OPTIMAL ASSORTMENT PROBLEM

[ARTICLE] The authors talks about how to solve the Optimal Assortment Problem for the Nested-Logit Choice model – with an application to recommendation systems on e-commerce digital platforms.

by Laurent Alfandari, Ivana Ljubic & Alborz Hassanzadeh (ESSEC Business School)

The authors design an exact method for finding an optimal assortment of products with the nested-logit choice model, i.e. when products belong to different categories. Applications concern recommendation systems for e-commerce digital platforms. The problem is highly non-linear with binary decision variables (offer each product or not in each nest). The method uses a fractional programming optimization framework and can solve instances with thousands of products.

[Please read the research paper here]

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