Ingrandire il processo di creazione di un motore di raccomandazione

Oltre l'80% degli spettacoli che le persone guardano su Netflix vengono scoperti attraverso il motore di raccomandazione della piattaforma. Significa che la maggior parte di ciò su cui si posa l'occhio è il risultato di decisioni prese da una macchina sofisticata.

Il servizio di streaming si affida all'intelligenza artificiale per esaminare i fili sfumati all'interno del contenuto e approfondire le preferenze degli spettatori. Ed è giusto dire: lo sforzo ripaga!

Se sei ancora indietro ma vuoi migliorare l'esperienza che i tuoi clienti hanno con la tua attività, continua a leggere. In questo post del blog, ti guidiamo attraverso il processo di creazione di un motore di raccomandazione e facciamo luce su tutto ciò che devi sapere prima di rivolgerti ai fornitori di servizi di intelligenza artificiale.

Recommendation engine 101: cose da sapere prima di avventurarsi nello sviluppo

Prima di passare a come creare un motore di raccomandazione, esaminiamo i tipi, i casi d'uso e le opzioni di implementazione di uno.

Tradizionalmente, i sistemi di raccomandazione sono divisi in due grandi categorie: filtraggio basato sui contenuti e sistemi di filtraggio collaborativo.

Filtraggio basato sul contenuto

I sistemi di filtraggio basati sul contenuto generano raccomandazioni basate sulle caratteristiche o caratteristiche del contenuto. In altre parole, consigliano prodotti o contenuti simili a quelli che un utente ha apprezzato o con cui ha interagito in precedenza. In questo modo, un motore di raccomandazione può suggerire "A Farewell to Arms" a un lettore che ha apprezzato "Tutto tranquillo sul fronte occidentale" e "Catch-22".

Ma come fa il motore a sapere quali elementi sono simili? Diamo un'occhiata all'approccio di Netflix alla creazione di un motore di raccomandazione per capirlo. Sebbene il sistema di raccomandazione di Netflix sia di natura ibrida, si basa in larga misura sulla somiglianza dei contenuti.

Il servizio di streaming ha un team di tagger, che guardano ogni nuovo contenuto e lo etichettano. I tag variano in modo massiccio da quanto è ricco di azione il pezzo a se è ambientato nello spazio o ha come protagonista un attore particolare. L'analisi dei dati dei tag rispetto al comportamento degli spettatori con algoritmi di apprendimento automatico consente alla piattaforma di streaming di capire cosa è veramente rilevante per ciascun utente.

Filtraggio collaborativo

I sistemi di filtraggio collaborativo formulano raccomandazioni basate sul feedback degli utenti. Tali sistemi presuppongono che gli utenti che hanno apprezzato articoli simili probabilmente reagiranno in modo simile a nuovi prodotti e contenuti.

Esistono due approcci alla creazione di un motore di raccomandazione basato sul filtraggio collaborativo: basato sull'utente e basato sull'elemento.

Con il filtro basato sugli utenti, crei segmenti di utenti simili con preferenze condivise. Pertanto, è probabile che a un utente venga consigliato un articolo che è piaciuto ad altri utenti del segmento. Le caratteristiche del contenuto non vengono prese in considerazione.

Con il filtro basato sugli elementi, il motore crea raccomandazioni basate sulla somiglianza degli elementi che un utente ha apprezzato con quelli suggeriti. Sembra simile al filtraggio basato sui contenuti, vero? Sebbene sia il filtraggio basato sul contenuto che i sistemi di filtraggio collaborativo basati sugli elementi utilizzino la somiglianza degli elementi per formulare raccomandazioni, differiscono nel modo in cui determinano ciò che è simile.

I sistemi di filtraggio basati sui contenuti raccomandano semplicemente elementi simili a quelli già apprezzati da un utente. Con il filtro collaborativo basato sugli elementi, ti verrà consigliato un elemento simile a quello che ti è piaciuto e che piace anche agli utenti del tuo segmento.

I casi d'uso dei motori di raccomandazione

Un alto grado di personalizzazione è diventato una necessità che gli utenti si aspettano, spingendo le aziende ad arricchire le loro esperienze online con motori di raccomandazione. I settori in cui i motori di raccomandazione sono diventati comuni comprendono:

• Vendita al dettaglio ed e-commerce: i motori di raccomandazione nell'e-commerce possono fare qualsiasi cosa, dalla categorizzazione dei prodotti al suggerimento di nuovi articoli da acquistare per i clienti. L'impatto determinato dall'implementazione di un motore di raccomandazione nell'e-commerce e dal servizio clienti migliorato, dal miglioramento del marketing e dalle maggiori possibilità di upselling che ne derivano è difficile da sopravvalutare. Ad esempio, il noto magnate dell'e-commerce, Amazon, genera il 35% delle sue entrate con l'aiuto del suo sistema di raccomandazione.
• Media e intrattenimento: dalla cura delle playlist all'offerta di suggerimenti personalizzati basati su interazioni passate, i motori di raccomandazione aiutano le piattaforme multimediali e di intrattenimento a coinvolgere gli utenti più a lungo mostrando loro contenuti che altrimenti non scoprirebbero. Le più grandi piattaforme di media e intrattenimento, come YouTube, Netflix e Spotify, fanno molto affidamento sui consigli personalizzati generati dall'intelligenza artificiale per attrarre e fidelizzare nuovi utenti.
• Social media: anche il settore dei social media sta sfruttando le possibilità di fornire suggerimenti personalizzati. Aiutando gli utenti a scoprire pagine e account simili, le piattaforme di social media spingono i loro utenti a dedicare più tempo all'interazione con i contenuti, il che aumenta le percentuali di clic e aumenta le entrate.
• Banche e finanza: i sistemi di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale consentono alle banche di analizzare le transazioni degli utenti e l'upsell per aumentare i ricavi. Ad esempio, quando un utente acquista un biglietto aereo del valore di $ 500, il motore di raccomandazione presume automaticamente che stia volando all'estero e suggerisce di acquistare un pacchetto di viaggio assicurativo.

Opzioni di implementazione tra cui scegliere

Mentre intraprendi il viaggio di creazione di un motore di raccomandazione, incontrerai diverse opzioni di implementazione con i loro vantaggi e considerazioni, vale a dire:

Motori di raccomandazione plug-and-play

I motori di raccomandazione plug-and-play offrono un modo conveniente e senza problemi per incorporare raccomandazioni personalizzate nel tuo prodotto o piattaforma. Sono preconfigurati e progettati per integrarsi perfettamente nell'infrastruttura esistente.

Il vantaggio principale dei motori di raccomandazione plug-and-play risiede nella loro semplicità e facilità d'uso. In genere sono progettati per essere di facile utilizzo, consentendo anche a un pubblico non tecnico di configurarli con il minimo sforzo. Esempi di motori di raccomandazione plug-and-play abbracciano piattaforme come Recombee, Seldon e LiftIgniter.

Gli svantaggi dei motori di raccomandazione plug-and-play sono la personalizzazione e l'adattabilità limitate. Sebbene offrano praticità e velocità, potrebbero non fornire il livello di flessibilità e messa a punto offerto dalle soluzioni personalizzate.

Servizi di raccomandazione basati su cloud preaddestrati

I motori di raccomandazione basati su cloud consentono di sfruttare le vaste risorse computazionali e l'esperienza dei provider di servizi cloud. Questi servizi di raccomandazione in genere forniscono API di facile utilizzo che consentono agli sviluppatori di integrare facilmente la funzionalità di raccomandazione nelle loro applicazioni.

Anche i motori di raccomandazione basati su cloud sono altamente scalabili, il che consente loro di gestire ampie basi di utenti e carichi di traffico elevati. Un altro vantaggio è il miglioramento continuo poiché i modelli sottostanti vengono aggiornati e perfezionati dai fornitori di servizi.

I principali fornitori di servizi cloud, come Amazon Web Services, Google Cloud Platform e Microsoft Azure, offrono servizi di consulenza preaddestrati.

I fattori da considerare quando si opta per servizi di raccomandazione basati su cloud preaddestrati comprendono la privacy dei dati, il vincolo del fornitore e i requisiti di personalizzazione. Sebbene questi servizi offrano convenienza e scalabilità, potrebbero avere limitazioni in termini di personalizzazione degli algoritmi di raccomandazione per soddisfare le tue specifiche esigenze aziendali.

Motori di raccomandazione personalizzati

I motori di raccomandazione personalizzati offrono il massimo grado di flessibilità e controllo, consentendoti di incorporare algoritmi proprietari, sfruttare le conoscenze specifiche del dominio e considerare le sfumature dei tuoi dati. Andare in modo personalizzato ti consente di catturare la complessità delle preferenze dell'utente, delle caratteristiche dell'articolo e dei fattori contestuali, che di solito si traducono in consigli più accurati e pertinenti.

Tuttavia, sebbene i motori di raccomandazione personalizzati offrano la massima flessibilità, richiedono anche notevoli risorse di sviluppo, esperienza nell'apprendimento automatico e sforzi di manutenzione continui. Pertanto, prima di creare un motore di raccomandazione personalizzato, valuta attentamente le esigenze aziendali, le risorse disponibili e gli obiettivi a lungo termine.

La regola empirica è seguire il percorso personalizzato nei seguenti scenari:

• Hai esigenze aziendali uniche: se la tua azienda ha requisiti unici che non possono essere soddisfatti con soluzioni preconfezionate, passa alla personalizzazione. Ti consentirà di adattare l'algoritmo al tuo compito specifico. Supponiamo che tu sia una piattaforma di e-commerce di nicchia che vende prodotti artigianali. Potresti avere requisiti distinti quando si tratta di suggerire prodotti: il motore di raccomandazione deve considerare fattori come la rarità del prodotto, l'artigianato e le preferenze dell'utente per stili o materiali specifici. La creazione di un motore di raccomandazione da zero ti consentirà molto probabilmente di generare raccomandazioni in linea con le preferenze degli utenti.
• Vuoi il pieno controllo e la proprietà: la creazione di un motore di raccomandazione personalizzato ti offre il controllo completo sull'intero processo di generazione della raccomandazione: dalla pre-elaborazione dei dati alla selezione dell'algoritmo fino alla messa a punto. Ti consente di acquisire la piena proprietà del sistema e di adattarlo man mano che la tua attività si evolve senza fare affidamento su soluzioni di terze parti.
• Possiedi conoscenze specifiche del dominio: se disponi di competenze specifiche del dominio o accedi a dati specializzati che possono migliorare in modo significativo l'accuratezza delle raccomandazioni, la creazione di una soluzione personalizzata ti consente di sfruttare tale conoscenza in modo efficace. Sviluppando un motore di consigli su misura, puoi incorporare funzionalità o vincoli specifici del dominio che potrebbero non essere disponibili nelle soluzioni preaddestrate.
• La tua applicazione richiede scalabilità e prestazioni elevate: se prevedi un volume enorme di utenti o elementi, hai vincoli di latenza rigorosi o hai bisogno di elaborare set di dati grandi e complessi, la creazione di un motore di raccomandazione personalizzato ti offre la flessibilità necessaria per progettare e ottimizzare il sistema per il massimo scalabilità e prestazioni. Lo stesso vale se desideri generare consigli in tempo reale o quasi in tempo reale.
• Vuoi ottenere un vantaggio competitivo: se le raccomandazioni accurate sono un fattore di differenziazione fondamentale per il tuo prodotto o servizio, la creazione di un motore di raccomandazioni personalizzato può darti un vantaggio competitivo. Investire in una soluzione su misura in questo caso potrebbe fornire l'opportunità di offrire esperienze uniche e personalizzate, migliorando l'engagement, la fidelizzazione e la soddisfazione del cliente.

Creazione di un motore di suggerimenti personalizzato, passo dopo passo

Fornire consigli personalizzati è un'attività tipicamente risolta con il machine learning. È possibile utilizzare anche le reti neurali, tuttavia il loro ruolo è per lo più limitato alla pre-elaborazione dei dati di addestramento. Ecco i passaggi chiave nel processo di creazione di un motore di raccomandazione condiviso dagli sviluppatori di machine learning di ITRex.

Passaggio 1. Impostazione della direzione

Dai il via allo sviluppo impostando la direzione per il resto del progetto. Le cose essenziali da fare in questa fase includono:

Definizione degli obiettivi e definizione dell'ambito del progetto

Delinea chiaramente ciò che intendi ottenere con un sistema di raccomandazioni e valuta l'obiettivo prefissato rispetto ai limiti di risorse e budget. Ad esempio, se desideri migliorare il coinvolgimento dei clienti e aumentare le vendite nel tuo negozio online, potresti limitare l'ambito del progetto alla raccomandazione di prodotti ai clienti che hanno già effettuato un acquisto. Mantenere l'ambito piuttosto ristretto richiede uno sforzo minore rispetto alla creazione di un motore di raccomandazione rivolto a tutti i clienti, mentre il potenziale di generazione del ROI rimane piuttosto elevato.

Valutazione delle fonti di dati disponibili

Le prestazioni di un sistema di raccomandazione dipendono fortemente dai volumi e dalla qualità dei dati di addestramento. Prima di avventurarti nella formazione, valuta attentamente se disponi di punti dati sufficienti da cui generare consigli.

Definizione delle metriche delle prestazioni

Una delle sfide principali della creazione di un motore di raccomandazione di cui tenere conto all'inizio è la definizione delle metriche di successo. Trova un modo per capire se gli utenti apprezzano davvero i consigli appena generati prima di passare all'addestramento degli algoritmi ML.

Passaggio 2. Raccogli i dati di addestramento

Il passaggio successivo nel processo di creazione di un sistema di raccomandazione personalizzato è la raccolta e la preparazione dei dati per l'addestramento degli algoritmi di machine learning. Per creare un sistema di raccomandazione affidabile, sono necessari dati sufficienti sulle preferenze degli utenti.

A seconda dell'approccio alla creazione di un motore di raccomandazione, la tua attenzione si sposterà. Quando crei un sistema di filtraggio collaborativo, i dati che raccogli sono incentrati sul comportamento degli utenti. Con i sistemi di filtraggio basati sui contenuti, ti concentri sulle caratteristiche dei contenuti che piacciono agli utenti.

Filtraggio collaborativo

I dati sul comportamento degli utenti possono presentarsi in diverse forme:

• Il feedback esplicito dell'utente è tutto ciò che richiede a un utente di fare uno sforzo, come scrivere una recensione, gradire un contenuto o un prodotto, lamentarsi o avviare un reso.
• Feedback implicito degli utenti, come la cronologia degli acquisti passati, il tempo che un utente trascorre guardando una determinata offerta, le abitudini di visualizzazione/ascolto, il feedback lasciato sui social media e altro ancora.

Quando crei un motore di raccomandazione, ti consigliamo di combinare feedback sia espliciti che impliciti, poiché quest'ultimo consente di scavare nelle preferenze degli utenti che potrebbero essere riluttanti ad ammettere, rendendo il sistema più accurato.

Filtraggio basato sul contenuto

Quando si raccolgono dati per i sistemi di filtraggio basati sui contenuti, è fondamentale capire su quali caratteristiche del prodotto/contenuto fare affidamento quando si analizza ciò che piace agli utenti.

Supponiamo che tu stia costruendo un motore di raccomandazione per gli amanti della musica. Puoi fare affidamento sull'analisi dello spettrogramma per capire a quale tipo di musica piace un particolare utente e consigliare brani con spettrogrammi simili.

In alternativa, puoi scegliere i testi delle canzoni come base per i tuoi consigli e consigliare canzoni che trattano temi simili.

La chiave è testare e mettere a punto per capire cosa funziona meglio per te ed essere pronto a migliorare continuamente il modello iniziale.

Passaggio 3. Pulisci ed elabora i dati

Per creare un motore di raccomandazione ad alte prestazioni devi tenere conto del cambiamento dei gusti degli utenti. A seconda di ciò che consigli, le recensioni o le valutazioni precedenti potrebbero non essere più pertinenti.

Per evitare imprecisioni, considera di esaminare solo le funzionalità che hanno maggiori probabilità di rappresentare i gusti degli utenti attuali, rimuovere i dati che non sono più pertinenti e aggiungere più peso alle azioni recenti degli utenti rispetto a quelle precedenti.

Passaggio 4. Scegli un algoritmo ottimale

Il passaggio successivo nel processo di creazione di un motore di raccomandazione è la scelta di un algoritmo di apprendimento automatico appropriato per la tua attività. I data scientist di ITRex raccomandano di considerare quanto segue:

• La fattorizzazione della matrice scompone un set di dati di grandi dimensioni in parti più piccole per scoprire modelli nascosti e somiglianze tra utenti ed elementi.
• La fattorizzazione del tensore è un'estensione della fattorizzazione della matrice in grado di gestire strutture di dati di dimensioni superiori chiamate tensori. Cattura schemi più complessi scomponendo i tensori in fattori latenti, fornendo una comprensione più dettagliata delle interazioni utente-oggetto.
• Le macchine di fattorizzazione sono modelli potenti in grado di gestire dati ad alta dimensione e sparsi. Catturano le interazioni tra le funzionalità e possono essere applicate alle attività di raccomandazione. Considerando le interazioni tra le funzionalità, possono fornire consigli accurati anche quando i dati sono incompleti.
• I modelli di quartiere trovano somiglianze tra utenti o elementi in base ad attributi o comportamenti. Particolarmente efficaci per il filtraggio collaborativo, creano connessioni tra utenti o elementi in una rete e formulano raccomandazioni basate sulle preferenze di utenti o elementi simili.
• Random Walk è un algoritmo basato su grafici che esplora le connessioni tra elementi o utenti in una rete. Navigando nella rete, acquisisce somiglianze tra elementi o utenti, formulando raccomandazioni basate sulle connessioni acquisite.
• SLIM è una tecnica utilizzata nei sistemi di raccomandazione per capire come gli elementi sono correlati tra loro. Si concentra sulla ricerca di modelli nelle relazioni tra gli elementi e utilizza tali modelli per formulare raccomandazioni.
• I modelli lineari prevedono le preferenze dell'elemento utente in base alle relazioni lineari tra le caratteristiche. Sebbene siano facili da capire e veloci da addestrare, potrebbero non catturare schemi complessi con la stessa efficacia di altri approcci.

Inoltre, puoi scegliere tra i seguenti modelli di deep learning:

• I DSSM (Deep Structured Semantic Models) apprendono rappresentazioni di testo o documenti. Si concentrano sulla cattura del significato semantico delle parole e delle loro relazioni all'interno di un quadro strutturato.
• Le reti convoluzionali a grafo sono progettate per dati strutturati a grafo. Operano sui grafici, catturando le relazioni e le interazioni tra i nodi nel grafico.
• Variational Auto-Encoder è un modello generativo che apprende le rappresentazioni dei dati catturandone lo spazio latente sottostante. Questi modelli utilizzano un'architettura codificatore-decodificatore per comprimere i dati in uno spazio dimensionale inferiore e ricostruirlo.
• Transformer è un modello che utilizza meccanismi di auto-attenzione per catturare le relazioni contestuali tra le parole in una frase o in un documento.

Ciò che è importante notare è che i metodi di cui sopra sono usati raramente in modo isolato. Invece, sono combinati tramite le seguenti tecniche e algoritmi:

• L'ensemble implica l'addestramento di più modelli in modo indipendente e quindi la combinazione delle loro previsioni attraverso varie tecniche. Ogni modello contribuisce equamente alla previsione finale e la combinazione è in genere semplice e non comporta l'addestramento di modelli aggiuntivi.
• L'impilamento richiede un approccio più avanzato. Implica l'addestramento di più modelli, indicati come modelli di base, e quindi la combinazione delle loro previsioni attraverso un meta-modello. I modelli di base effettuano previsioni basate sui dati di input e le loro previsioni diventano le caratteristiche di input per il meta-modello. Il meta-modello viene quindi addestrato per fare la previsione finale.
• AdaBoost è un algoritmo di apprendimento dell'insieme che migliora l'accuratezza dei modelli di base addestrandoli in modo iterativo su diversi sottoinsiemi di dati. L'approccio si concentra sulle istanze difficili da classificare correttamente e presta loro maggiore attenzione nelle successive iterazioni di addestramento. In ogni iterazione, AdaBoost assegna pesi alle istanze di addestramento in base alla loro precisione di classificazione. Quindi addestra i modelli con prestazioni scadenti sui dati ponderati, dove i pesi enfatizzano le istanze classificate erroneamente dalle iterazioni precedenti.
• XGBoost è un metodo di ensemble che combina in modo iterativo modelli di previsione deboli per creare un modello più forte. Addestra i modelli in modo sequenziale, dove ogni modello successivo corregge gli errori commessi dal precedente.

Passaggio 4. Addestrare e convalidare il modello

Dopo aver individuato un algoritmo per il tuo motore di raccomandazione, è il momento di addestrare e convalidare il modello. Ecco come appare questo passaggio nel processo di creazione di un motore di raccomandazione:

Per cominciare, devi dividere i tuoi dati in due set: un set di addestramento e un set di test. Il training set, come suggerisce il nome, insegna al tuo modello a riconoscere i modelli nelle preferenze dell'utente. Il set di test consente di valutare le prestazioni del modello sui nuovi dati.

Con il training set a portata di mano, inizia ad addestrare il tuo modello. Ciò comporta l'esposizione dell'algoritmo ai dati, consentendogli di apprendere i modelli e le relazioni sottostanti.

Dopo la fase di addestramento, è il momento di valutare le prestazioni del modello utilizzando il set di test. Questo ti aiuterà a capire quanto efficacemente il modello si generalizza ai nuovi dati.

In alternativa, puoi fare affidamento sul feedback in tempo reale per capire le prestazioni del modello. In questo modo, si distribuisce il modello in produzione e si associano i consigli generati al feedback degli utenti. Quindi si passa alla fase successiva, in cui si imposta il modello per regolare i suoi parametri attraverso un processo di apprendimento iterativo.

Passaggio 5. Ottimizzazione degli iperparametri del modello

Dopo aver valutato le prestazioni del modello, è possibile perfezionarlo secondo necessità. Consideriamo un esempio di un sistema di raccomandazione basato su un algoritmo di filtraggio collaborativo.

Nel filtraggio collaborativo, il numero di vicini determina quanti utenti o elementi simili vengono presi in considerazione quando si formulano raccomandazioni. Supponiamo che tu stia costruendo un motore di consigli che si basa su filtri collaborativi e suggerisce nuovi film. Inizialmente, imposti il ​​numero di vicini su 10, il che significa che il modello considera le preferenze dei 10 utenti più simili durante la generazione dei consigli.

Dopo aver valutato le prestazioni del modello, scopri che la precisione dei consigli è inferiore a quella desiderata. Per migliorarlo, decidi di mettere a punto il modello regolando il numero di vicini.

Per esplorare l'impatto delle diverse dimensioni dei vicini, puoi eseguire esperimenti con valori variabili. Ad esempio, la riduzione del numero di vicini a 5 può portare a un aumento significativo della precisione. Tuttavia, potresti notare una leggera diminuzione del richiamo, a indicare che il modello sta perdendo alcuni consigli pertinenti. L'aumento del numero 20, a sua volta, potrebbe portare a un leggero miglioramento nel ricordo, ma i suggerimenti potrebbero diventare meno personalizzati.

La chiave è accontentarsi di un compromesso tra precisione e richiamo e trovare un equilibrio tra l'acquisizione delle diverse preferenze degli utenti e il mantenimento di raccomandazioni accurate.

Passaggio 6. Implementare, monitorare e aggiornare il modello

Con il modello preparato e pronto per essere lanciato, è il momento di implementarlo.

Per garantire un'implementazione corretta, considera il modo più efficace per incorporare il modello nell'infrastruttura esistente. Ad esempio, puoi incorporare il modello nel back-end del tuo sito Web, assicurandoti che interagisca perfettamente con l'interfaccia utente. Questa integrazione consente raccomandazioni in tempo reale che si adattano dinamicamente alle preferenze degli utenti.

In alternativa, puoi distribuire il modello come servizio, come un'API del motore di raccomandazione, che altri componenti della tua applicazione possono facilmente richiamare. Questo approccio orientato ai servizi garantisce flessibilità e scalabilità, consentendo all'applicazione di sfruttare facilmente le funzionalità del motore di raccomandazione.

La fase di implementazione è anche un bel momento per considerare come verranno presentate le raccomandazioni agli utenti. Verranno visualizzati come suggerimenti personalizzati sulla home page di un sito Web, ordinatamente classificati in un'interfaccia intuitiva? O saranno perfettamente integrati nell'interfaccia dell'app, emergendo proprio al momento giusto per sorprendere gli utenti? A te la scelta, ma tieni sempre in primo piano l'esperienza dell'utente.

Infine, è fondamentale testare rigorosamente il modello implementato per garantirne la perfetta funzionalità. Esegui test completi per convalidarne le prestazioni e il comportamento nelle varie interazioni degli utenti, per garantire che i consigli siano accurati, tempestivi e in linea con le aspettative degli utenti.

Le sfide della creazione di un motore di raccomandazioni e come risolverle

Comprendere le sfide della creazione di un motore di raccomandazione è fondamentale per fornire raccomandazioni personalizzate e pertinenti. Ecco una carrellata di quelli più comuni:

Sfida 1. Misurare il successo

Una delle sfide principali della creazione di un motore di raccomandazione di cui tenere conto all'inizio è la definizione delle metriche di successo. In altre parole, prima di dedicarti alla raccolta dei dati e all'addestramento degli algoritmi ML, dovresti elaborare un modo affidabile per stabilire se gli utenti apprezzano effettivamente i consigli appena generati. Questo guiderà il tuo processo di sviluppo.

Dì, sei una piattaforma di streaming. Puoi contare il numero di Mi piace o di abbonamenti pagati mensilmente per misurare il rendimento del tuo motore di raccomandazione. Tuttavia, è probabile che i tuoi consigli vadano bene, mentre gli utenti sono riluttanti a dichiarare esplicitamente le loro preferenze o pagare per il servizio.

L'esperienza dei nostri data scientist mostra che il comportamento degli utenti è un modo più affidabile per misurare le prestazioni del sistema di raccomandazione. Non dubitiamo che un utente abbia apprezzato uno spettacolo se lo ha guardato in modo incontrollato in una notte, anche senza un feedback esplicito.

Sfida 2. La maledizione della dimensionalità

La dimensionalità dei dati si riferisce al numero di funzionalità in un set di dati. Più funzionalità di input spesso rendono più difficile creare un motore di raccomandazione accurato. Prendiamo YouTube come esempio. Sulla piattaforma coesistono miliardi di video e utenti e ogni utente cerca consigli personalizzati. Tuttavia, le risorse umane e computazionali sono limitate e quasi nessuno vuole passare ore ad aspettare il caricamento dei consigli.

Per affrontare questa sfida, è necessario un passaggio aggiuntivo, la generazione del candidato, prima di lanciare l'algoritmo di raccomandazione. Questo passaggio consente di restringere miliardi di video a, diciamo, decine di migliaia. E questo gruppo più piccolo viene quindi utilizzato per generare raccomandazioni.

Varie strategie, con la ricerca del vicino più vicino che è la più importante, vengono utilizzate per la generazione dei candidati. Altre pratiche comuni per superare il problema della dimensionalità includono l'esplorazione di categorie popolari o preferenze condivise tra persone di gruppi di età simili.

Sfida 3. La partenza a freddo

Un altro problema comune nel processo di creazione di un motore di raccomandazione, l'enigma dell'avvio a freddo si verifica quando il sistema non dispone di informazioni sufficienti su un utente o un elemento, rendendo difficile fornire raccomandazioni accurate. Il superamento di questo ostacolo implica l'impiego di metodi come il filtraggio collaborativo, il filtraggio basato sui contenuti o approcci ibridi.

Sfida 4. La lunga coda

I sistemi di raccomandazione possono soffrire di un fenomeno noto come "coda lunga". Ciò significa che gli articoli popolari ricevono più attenzione e consigli, mentre quelli meno popolari rimangono inosservati dagli utenti. Affrontare questo problema richiede la generazione di consigli personalizzati e la presa in considerazione delle preferenze dei singoli utenti.

Sfida 5. La partenza a freddo per i nuovi elementi

Quando un nuovo elemento viene aggiunto al sistema, ha pochi o nessun dato storico per la generazione di consigli, rendendo difficile la creazione di suggerimenti pertinenti. Un approccio per affrontare questo problema consiste nell'utilizzare filtri di contenuto e coinvolgere attivamente gli utenti affinché interagiscano con nuovi elementi tramite promozioni o pubblicità.

Sfida 6. La partenza a freddo per i nuovi utenti

Allo stesso modo, i nuovi utenti potrebbero non disporre di dati storici sufficienti per consigli accurati. Per superare questa sfida, è possibile utilizzare metodi come il filtraggio basato sui contenuti, le richieste di feedback e i sondaggi iniziali degli utenti.

Sfida 7. Scarsità di dati

Nei sistemi di raccomandazione, la scarsità di dati è un evento comune in cui molti utenti valutano o interagiscono con un numero limitato di elementi. Ciò pone una sfida nel prevedere le preferenze dell'utente. Per risolvere questo problema, è possibile utilizzare metodi di fattorizzazione della matrice che incorporano la riduzione della dimensionalità, la regolarizzazione e altre tecniche.

Riassumendo

Costruire un motore di raccomandazione è un viaggio alimentato da algoritmi, approfondimenti sugli utenti e perfezionamento iterativo. Dalla definizione del problema alla selezione dell'approccio giusto attraverso una meticolosa preelaborazione dei dati fino all'addestramento del modello, ogni passaggio contribuisce alla creazione di un potente sistema di raccomandazioni.

La capacità di un motore di raccomandazione di comprendere le preferenze degli utenti e fornire raccomandazioni su misura può avere un potenziale immenso per la tua azienda. Amazon, YouTube, Spotify e molte altre aziende meno conosciute, ma non meno di successo, hanno rivoluzionato i loro prodotti e successivamente hanno aumentato i ricavi con raccomandazioni su misura.

Ad esempio, Spotify, una piattaforma di streaming musicale che fa affidamento su consigli altamente personalizzati come fattore chiave di differenziazione, continua a far crescere la sua base di utenti e i suoi ricavi ogni anno. Solo nel quarto trimestre del 2022, la promessa di scoprire una nuova canzone preferita ha portato alla piattaforma il 20% in più di utenti attivi mensili, con 33 milioni di aggiunte nette.

Se sei ancora dietro la curva, è il momento di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale e rivoluzionare la tua esperienza utente con un motore di raccomandazione personalizzato.

Stai cercando di migliorare la tua soluzione con un potente motore di raccomandazione? Parla con i consulenti ITRex.

Originariamente pubblicato su https://itrexgroup.com il 6 giugno 2023.