Przybliżenie procesu budowy silnika rekomendacji

Ponad 80% programów, które ludzie oglądają w serwisie Netflix, odkrywanych jest za pośrednictwem mechanizmu rekomendacji platformy. Oznacza to, że większość tego, na co patrzysz, jest wynikiem decyzji podjętych przez wyrafinowaną maszynę.

Usługa przesyłania strumieniowego opiera się na sztucznej inteligencji, która analizuje niuanse wątków w treści i zagłębia się w preferencje widzów. I śmiało można powiedzieć: wysiłek się opłaca!

Jeśli nadal jesteś w tyle, ale chcesz poprawić wrażenia klientów związane z Twoją firmą, czytaj dalej. W tym poście na blogu przeprowadzimy Cię przez proces tworzenia silnika rekomendacji i wyjaśnimy wszystko, co musisz wiedzieć, zanim zwrócisz się do dostawców usług AI.

Silniki rekomendacji 101: co warto wiedzieć przed rozpoczęciem programowania

Zanim przejdziemy do tworzenia mechanizmu rekomendacji, przyjrzyjmy się jego typom, przypadkom użycia i opcjom implementacji.

Tradycyjnie systemy rekomendacji dzielą się na dwie szerokie kategorie: filtrowanie oparte na treści i systemy filtrowania oparte na współpracy.

Filtrowanie na podstawie treści

Systemy filtrowania oparte na treści generują rekomendacje na podstawie cech lub cech treści. Innymi słowy, polecają produkty lub treści podobne do tych, które użytkownik lubił lub z którymi miał wcześniej kontakt. W ten sposób silnik rekomendacji może zasugerować „Pożegnanie z bronią” czytelnikowi, któremu podobały się „Cisza na froncie zachodnim” i „Paragraf 22”.

Ale skąd silnik wie, które elementy są podobne? Aby to zrozumieć, spójrzmy na podejście Netflix do budowy silnika rekomendacji. Chociaż system rekomendacji Netflix ma charakter hybrydowy, w dużej mierze opiera się na podobieństwie treści.

Usługa przesyłania strumieniowego ma zespół tagerów, którzy oglądają każdą nową treść i oznaczają ją. Tagi są bardzo zróżnicowane, od tego, jak pełen akcji jest utwór, po to, czy jest osadzony w kosmosie, czy gra konkretnego aktora. Analiza danych tagów pod kątem zachowania widzów za pomocą algorytmów uczenia maszynowego pozwala platformie streamingowej dowiedzieć się, co jest naprawdę istotne dla każdego użytkownika.

Filtrowanie zespołowe

Systemy filtrowania oparte na współpracy tworzą rekomendacje na podstawie opinii użytkowników. Takie systemy zakładają, że użytkownicy, którym podobały się podobne przedmioty, prawdopodobnie podobnie zareagują na nowe produkty i treści.

Istnieją dwa podejścia do budowania silnika rekomendacji opartego na filtrowaniu opartym na współpracy: oparte na użytkownikach i oparte na elementach.

Dzięki filtrowaniu na podstawie użytkowników tworzysz segmenty podobnych użytkowników o wspólnych preferencjach. Użytkownikowi prawdopodobnie zostanie polecona pozycja, która spodobała się innym użytkownikom z segmentu. Cechy treści nie są brane pod uwagę.

Dzięki filtrowaniu na podstawie elementów silnik tworzy rekomendacje na podstawie podobieństwa elementów, które użytkownik lubił, do sugerowanych. Brzmi podobnie do filtrowania na podstawie zawartości, prawda? Chociaż zarówno systemy filtrowania opartego na zawartości, jak i opartego na elementach wspólnego filtrowania używają podobieństwa elementów do formułowania rekomendacji, różnią się one sposobem określania podobieństwa.

Systemy filtrowania oparte na treści jedynie rekomendują elementy podobne do tych, które użytkownik już polubił. Dzięki wspólnemu filtrowaniu opartemu na elementach zostaniesz polecony produktowi, który jest podobny do tego, co Ci się podobało i który jest również lubiany przez użytkowników w Twoim segmencie.

Przypadki użycia silników rekomendacji

Wysoki stopień personalizacji stał się koniecznością, której oczekują użytkownicy, co skłoniło firmy do wzbogacenia swoich doświadczeń online o silniki rekomendacji. Sektory, w których silniki rekomendacji stały się powszechne, obejmują:

• Handel detaliczny i handel elektroniczny: Silniki rekomendacji w handlu elektronicznym mogą robić wszystko, od kategoryzowania produktów po sugerowanie klientom nowych produktów do kupienia. Trudno przecenić wpływ wdrożenia silnika rekomendacji w e-commerce i lepszą obsługę klienta, ulepszony marketing i większe możliwości dosprzedaży. Na przykład znany potentat e-commerce, Amazon, generuje 35% swoich przychodów za pomocą swojego systemu rekomendacji.
• Media i rozrywka: od wybierania list odtwarzania po oferowanie spersonalizowanych sugestii opartych na wcześniejszych interakcjach, silniki rekomendacji pomagają platformom medialnym i rozrywkowym angażować użytkowników na dłużej, pokazując im treści, których inaczej by nie odkryli. Największe platformy medialne i rozrywkowe, takie jak YouTube, Netflix i Spotify, w dużym stopniu polegają na spersonalizowanych rekomendacjach generowanych przez sztuczną inteligencję, aby przyciągnąć i zatrzymać nowych użytkowników.
• Media społecznościowe: Sektor mediów społecznościowych wykorzystuje również możliwości dostarczania spersonalizowanych sugestii. Pomagając użytkownikom odkrywać podobne strony i konta, platformy mediów społecznościowych zachęcają użytkowników do spędzania większej ilości czasu na interakcji z treścią, co zwiększa współczynniki klikalności i przychody.
• Bankowość i finanse: systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji pozwalają bankom analizować transakcje użytkowników i sprzedawać je w celu zwiększenia przychodów. Na przykład, gdy użytkownik kupuje bilet lotniczy o wartości 500 USD, silnik rekomendacji automatycznie zakłada, że ​​leci za granicę i sugeruje zakup pakietu ubezpieczenia podróżnego.

Opcje realizacji do wyboru

Rozpoczynając proces tworzenia silnika rekomendacji, napotkasz kilka opcji implementacji z własnymi zaletami i uwagami, a mianowicie:

Silniki rekomendacji typu plug-and-play

Silniki rekomendacji typu plug-and-play oferują wygodny i bezproblemowy sposób włączania spersonalizowanych rekomendacji do produktu lub platformy. Są one dostarczane jako gotowe i zaprojektowane tak, aby bezproblemowo integrować się z istniejącą infrastrukturą.

Kluczową zaletą silników rekomendacji typu plug-and-play jest ich prostota i łatwość użycia. Zazwyczaj są zaprojektowane tak, aby były przyjazne dla użytkownika, dzięki czemu nawet osoby nietechniczne mogą je skonfigurować przy minimalnym wysiłku. Przykłady silników rekomendacji typu plug-and-play obejmują platformy takie jak Recombee, Seldon i LiftIgniter.

Wadą silników rekomendacji plug-and-play jest ograniczona możliwość dostosowywania i adaptacji. Chociaż oferują wygodę i szybkość, mogą nie zapewniać poziomu elastyczności i dostrajania oferowanego przez rozwiązania niestandardowe.

Wstępnie wyszkolone usługi rekomendacji oparte na chmurze

Oparte na chmurze silniki rekomendacji umożliwiają wykorzystanie ogromnych zasobów obliczeniowych i wiedzy dostawców usług w chmurze. Te usługi rekomendacji zazwyczaj zapewniają łatwe w użyciu interfejsy API, które umożliwiają programistom łatwą integrację funkcji rekomendacji z ich aplikacjami.

Oparte na chmurze silniki rekomendacji są również wysoce skalowalne, co pozwala im obsługiwać duże bazy użytkowników i duże natężenie ruchu. Kolejną zaletą jest ciągłe doskonalenie, ponieważ modele bazowe są aktualizowane i udoskonalane przez usługodawców.

Wiodący dostawcy usług w chmurze, tacy jak Amazon Web Services, Google Cloud Platform i Microsoft Azure, oferują wstępnie przeszkolone usługi rekomendacji.

Czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze wstępnie przeszkolonych usług rekomendacji opartych na chmurze, obejmują prywatność danych, uzależnienie od dostawcy i wymagania dotyczące dostosowywania. Chociaż te usługi oferują wygodę i skalowalność, mogą mieć ograniczenia w zakresie dostosowywania algorytmów rekomendacji do konkretnych potrzeb biznesowych.

Niestandardowe silniki rekomendacji

Niestandardowe silniki rekomendacji oferują najwyższy stopień elastyczności i kontroli, umożliwiając włączenie zastrzeżonych algorytmów, wykorzystanie wiedzy specyficznej dla domeny i uwzględnienie niuansów danych. Podążanie w niestandardowy sposób pozwala uchwycić zawiłości preferencji użytkownika, charakterystyki produktów i czynników kontekstowych, co zwykle prowadzi do dokładniejszych i trafniejszych rekomendacji.

Jednak chociaż niestandardowe silniki rekomendacji oferują największą elastyczność, wymagają również znacznych zasobów programistycznych, wiedzy specjalistycznej w zakresie uczenia maszynowego i ciągłych prac konserwacyjnych. Dlatego przed zbudowaniem niestandardowego silnika rekomendacji dokładnie oceń swoje potrzeby biznesowe, dostępne zasoby i długoterminowe cele.

Praktyczną zasadą jest podążanie niestandardową trasą w następujących scenariuszach:

• Masz wyjątkowe potrzeby biznesowe: jeśli Twoja firma ma wyjątkowe wymagania, których nie można spełnić za pomocą gotowych rozwiązań, wybierz niestandardowe. Pozwoli Ci to dostosować algorytm do konkretnego zadania. Załóżmy, że jesteś niszową platformą e-commerce sprzedającą produkty rzemieślnicze. Możesz mieć różne wymagania, jeśli chodzi o sugerowanie produktów: silnik rekomendacji musi uwzględniać takie czynniki, jak rzadkość produktu, kunszt i preferencje użytkownika dotyczące określonych stylów lub materiałów. Zbudowanie silnika rekomendacji od podstaw z większym prawdopodobieństwem umożliwi generowanie rekomendacji zgodnych z preferencjami użytkowników.
• Chcesz mieć pełną kontrolę i własność: zbudowanie niestandardowego silnika rekomendacji zapewnia pełną kontrolę nad całym procesem generowania rekomendacji: od wstępnego przetwarzania danych, poprzez wybór algorytmu, aż po dostrajanie. Pozwala uzyskać pełną własność systemu i dostosowywać go do rozwoju firmy bez polegania na rozwiązaniach innych firm.
• Posiadasz wiedzę specyficzną dla domeny: jeśli masz specjalistyczną wiedzę specjalistyczną lub dostęp do specjalistycznych danych, które mogą znacznie zwiększyć dokładność rekomendacji, zbudowanie niestandardowego rozwiązania pozwoli Ci skutecznie wykorzystać tę wiedzę. Opracowując dostosowany silnik rekomendacji, możesz uwzględnić funkcje lub ograniczenia specyficzne dla domeny, które mogą nie być dostępne we wstępnie wyszkolonych rozwiązaniach.
• Twoja aplikacja wymaga wysokiej skalowalności i wydajności: jeśli przewidujesz ogromną liczbę użytkowników lub elementów, masz ścisłe ograniczenia dotyczące opóźnień lub musisz przetwarzać duże i złożone zbiory danych, zbudowanie niestandardowego silnika rekomendacji zapewnia elastyczność projektowania i optymalizacji systemu pod kątem maksymalnych skalowalność i wydajność. To samo dotyczy sytuacji, gdy chcesz generować rekomendacje w czasie rzeczywistym lub prawie w czasie rzeczywistym.
• Chcesz zyskać przewagę konkurencyjną: jeśli dokładne rekomendacje są głównym czynnikiem wyróżniającym Twój produkt lub usługę, zbudowanie niestandardowego silnika rekomendacji może zapewnić Ci przewagę nad konkurencją. Inwestycja w rozwiązanie szyte na miarę w tym przypadku może zapewnić możliwość dostarczania unikalnych i spersonalizowanych doświadczeń, zwiększając zaangażowanie, lojalność i zadowolenie klientów.

Budowanie niestandardowego silnika rekomendacji, krok po kroku

Dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji to zadanie zwykle rozwiązywane za pomocą uczenia maszynowego. Sieci neuronowe też mogą być wykorzystywane, jednak ich rola ogranicza się głównie do wstępnego przetwarzania danych treningowych. Oto kluczowe kroki w procesie budowania silnika rekomendacji udostępnionego przez programistów uczenia maszynowego ITRex.

Krok 1. Ustawianie kierunku

Rozpocznij rozwój, wyznaczając kierunek dla reszty projektu. Do najważniejszych rzeczy do zrobienia na tym etapie należą:

Wyznaczanie celów i definiowanie zakresu projektu

Jasno określ, co zamierzasz osiągnąć za pomocą systemu rekomendacji i porównaj wyznaczony cel z ograniczeniami zasobów i budżetu. Na przykład, jeśli chcesz poprawić zaangażowanie klientów i zwiększyć sprzedaż w swoim sklepie internetowym, możesz ograniczyć zakres projektu do polecania produktów klientom, którzy już dokonali zakupu. Utrzymanie dość wąskiego zakresu wymaga mniejszego wysiłku niż zbudowanie silnika rekomendacji, który jest skierowany do wszystkich klientów, podczas gdy potencjał generowania zwrotu z inwestycji pozostaje dość wysoki.

Ocena dostępnych źródeł danych

Wydajność systemu rekomendacji zależy w dużej mierze od ilości i jakości danych treningowych. Przed przystąpieniem do szkolenia dokładnie oceń, czy masz wystarczającą liczbę punktów danych, z których można wygenerować rekomendacje.

Definiowanie wskaźników wydajności

Jednym z kluczowych wyzwań związanych z budową silnika rekomendacji, które należy uwzględnić na samym początku, jest zdefiniowanie wskaźników sukcesu. Zanim przystąpisz do trenowania algorytmów ML, opracuj sposób sprawdzenia, czy użytkownicy rzeczywiście korzystają z nowo wygenerowanych rekomendacji.

Krok 2. Zbierz dane treningowe

Kolejnym krokiem w procesie budowania niestandardowego systemu rekomendacji jest zebranie i przygotowanie danych do trenowania algorytmów uczenia maszynowego. Aby zbudować niezawodny system rekomendacji, potrzebujesz wystarczającej ilości danych o preferencjach użytkowników.

W zależności od podejścia do budowy silnika rekomendacji, Twój punkt ciężkości będzie się zmieniał. Podczas tworzenia wspólnego systemu filtrowania gromadzone dane koncentrują się na zachowaniu użytkowników. Dzięki systemom filtrowania opartym na treści możesz skoncentrować się na cechach treści, które podobają się użytkownikom.

Filtrowanie zespołowe

Dane o zachowaniu użytkowników mogą przybierać różne formy:

• Wyraźna opinia użytkownika to wszystko, co wymaga od użytkownika wysiłku, na przykład napisanie recenzji, polubienie treści lub produktu, złożenie skargi lub zainicjowanie zwrotu.
• Niejawne opinie użytkowników, takie jak historia wcześniejszych zakupów, czas, jaki użytkownik spędza na przeglądaniu określonej oferty, nawyki związane z oglądaniem/słuchaniem, opinie pozostawione w mediach społecznościowych i inne.

Budując silnik rekomendacji, zalecamy łączenie zarówno jawnej, jak i ukrytej informacji zwrotnej, ponieważ ta ostatnia pozwala zagłębić się w preferencje użytkowników, do których mogą niechętnie się przyznać, dzięki czemu system jest bardziej dokładny.

Filtrowanie na podstawie treści

Podczas zbierania danych na potrzeby systemów filtrowania opartych na treści kluczowe znaczenie ma zrozumienie, na których funkcjach produktu/treści należy polegać, doszukując się tego, co lubią użytkownicy.

Załóżmy, że budujesz silnik rekomendacji dla melomanów. Możesz polegać na analizie spektrogramów, aby zrozumieć, jaki rodzaj muzyki lubi dany użytkownik, i polecić utwory o podobnych spektrogramach.

Alternatywnie możesz wybrać teksty piosenek jako podstawę swoich rekomendacji i doradzić piosenki, które traktują o podobnej tematyce.

Kluczem jest przetestowanie i dostrojenie, aby zrozumieć, co działa najlepiej i być gotowym do ciągłego ulepszania początkowego modelu.

Krok 3. Wyczyść i przetwórz dane

Aby zbudować wysokowydajny silnik rekomendacji, musisz wziąć pod uwagę zmieniające się gusta użytkowników. W zależności od tego, co polecasz, starsze recenzje lub oceny mogą już nie być aktualne.

Aby uniknąć nieścisłości, rozważ tylko funkcje, które z większym prawdopodobieństwem odzwierciedlają gusta obecnych użytkowników, usuwając dane, które nie są już istotne, i dodając większą wagę ostatnim działaniom użytkowników zamiast starszym.

Krok 4. Wybierz optymalny algorytm

Kolejnym krokiem w procesie budowania silnika rekomendacji jest wybór algorytmu uczenia maszynowego odpowiedniego do Twojego zadania. Analitycy danych ITRex zalecają rozważenie następujących:

• Faktoryzacja macierzy dzieli duży zbiór danych na mniejsze części, aby odkryć ukryte wzorce i podobieństwa między użytkownikami a elementami.
• Faktoryzacja tensorowa to rozszerzenie faktoryzacji macierzowej, które może obsługiwać wielowymiarowe struktury danych zwane tensorami. Przechwytuje bardziej złożone wzorce, rozkładając tensory na czynniki ukryte, zapewniając bardziej szczegółowe zrozumienie interakcji użytkownika z elementem.
• Maszyny do faktoryzacji to potężne modele, które mogą obsługiwać wielowymiarowe i rzadkie dane. Przechwytują interakcje między funkcjami i mogą być stosowane do zadań rekomendacji. Uwzględniając interakcje funkcji, mogą zapewnić dokładne zalecenia, nawet jeśli dane są niekompletne.
• Modele sąsiedztwa znajdują podobieństwa między użytkownikami lub przedmiotami na podstawie atrybutów lub zachowania. Szczególnie skuteczne w przypadku wspólnego filtrowania, budują połączenia między użytkownikami lub elementami w sieci i formułują rekomendacje w oparciu o preferencje podobnych użytkowników lub elementów.
• Random Walk to algorytm oparty na grafach, który bada połączenia między elementami lub użytkownikami w sieci. Poruszając się po sieci, wychwytuje podobieństwa między elementami lub użytkownikami, tworząc rekomendacje na podstawie przechwyconych połączeń.
• SLIM to technika stosowana w systemach rekomendacji, aby zrozumieć, w jaki sposób elementy są ze sobą powiązane. Koncentruje się na znajdowaniu wzorców w relacjach między elementami i wykorzystuje te wzorce do formułowania zaleceń.
• Modele liniowe przewidują preferencje elementów użytkownika na podstawie liniowych zależności między cechami. Chociaż są łatwe do zrozumienia i szybkie do nauczenia, mogą nie uchwycić złożonych wzorców tak skutecznie, jak inne podejścia.

Możesz także wybrać jeden z następujących modeli głębokiego uczenia się:

• DSSM (Deep Structured Semantic Models) uczą się reprezentacji tekstu lub dokumentów. Koncentrują się na uchwyceniu semantycznego znaczenia słów i ich relacji w ustrukturyzowanych ramach.
• Grafowe sieci konwolucyjne są przeznaczone dla danych o strukturze grafowej. Działają na wykresach, wychwytując relacje i interakcje między węzłami na wykresie.
• Variational Auto-Encoder to model generatywny, który uczy się reprezentacji danych poprzez przechwytywanie ich ukrytej przestrzeni. Modele te wykorzystują architekturę koder-dekoder do kompresji danych do przestrzeni o niższych wymiarach i ich rekonstrukcji.
• Transformer to model, który wykorzystuje mechanizmy samouwagi do uchwycenia kontekstowych relacji między słowami w zdaniu lub dokumencie.

Należy zauważyć, że powyższe metody są rzadko stosowane w izolacji. Zamiast tego są one łączone za pomocą następujących technik i algorytmów:

• Ensebling polega na niezależnym szkoleniu wielu modeli, a następnie łączeniu ich przewidywań za pomocą różnych technik. Każdy model w równym stopniu przyczynia się do ostatecznej prognozy, a kombinacja jest zwykle prosta i nie wymaga uczenia dodatkowych modeli.
• Układanie ma bardziej zaawansowane podejście. Polega na szkoleniu wielu modeli, zwanych modelami podstawowymi, a następnie łączeniu ich przewidywań za pomocą meta-modelu. Modele bazowe dokonują prognoz na podstawie danych wejściowych, a ich prognozy stają się cechami wejściowymi meta-modelu. Następnie metamodel jest szkolony, aby dokonać ostatecznej prognozy.
• AdaBoost to algorytm uczenia się zespołowego, który poprawia dokładność modeli podstawowych poprzez iteracyjne uczenie ich na różnych podzbiorach danych. Podejście to koncentruje się na instancjach trudnych do poprawnej klasyfikacji i poświęca im więcej uwagi w kolejnych iteracjach szkoleniowych. W każdej iteracji AdaBoost przypisuje instancjom treningowym wagi na podstawie ich dokładności klasyfikacji. Następnie trenuje źle działające modele na ważonych danych, gdzie wagi podkreślają błędnie sklasyfikowane instancje z poprzednich iteracji.
• XGBoost to metoda zespołowa, która iteracyjnie łączy słabe modele predykcyjne w celu stworzenia silniejszego modelu. Uczy modele w sposób sekwencyjny, gdzie każdy kolejny model koryguje błędy poprzedniego.

Krok 4. Wytrenuj i zweryfikuj model

Po wybraniu algorytmu dla silnika rekomendacji nadszedł czas na wytrenowanie i zweryfikowanie modelu. Oto jak wygląda ten krok w procesie budowania silnika rekomendacji:

Na początek musisz podzielić swoje dane na dwa zestawy: zestaw treningowy i zestaw testowy. Zbiór treningowy, jak sama nazwa wskazuje, uczy Twój model rozpoznawania wzorców w preferencjach użytkownika. Zestaw testowy pomaga ocenić wydajność modelu na nowych danych.

Mając pod ręką zestaw treningowy, rozpocznij trening swojego modelu. Wiąże się to z wystawieniem algorytmu na działanie danych, co pozwala mu poznać podstawowe wzorce i relacje.

Po fazie uczenia nadszedł czas na ocenę wydajności modelu przy użyciu zestawu testowego. Pomoże Ci to zrozumieć, jak skutecznie model uogólnia się na nowe dane.

Alternatywnie możesz polegać na informacjach zwrotnych w czasie rzeczywistym, aby zrozumieć, jak dobrze działa model. W ten sposób wdrażasz model w środowisku produkcyjnym i mapujesz wygenerowane rekomendacje na opinie użytkowników. Następnie przechodzisz do następnego kroku, w którym ustawiasz model tak, aby dostosowywał swoje parametry poprzez iteracyjny proces uczenia się.

Krok 5. Dostosuj hiperparametry modelu

Po dokonaniu oceny wydajności modelu można go dostosować w razie potrzeby. Rozważmy przykład systemu rekomendacji opartego na algorytmie filtrowania opartego na współpracy.

W przypadku filtrowania zespołowego liczba sąsiadów określa liczbę podobnych użytkowników lub elementów, które są brane pod uwagę przy formułowaniu rekomendacji. Załóżmy, że budujesz silnik rekomendacji, który opiera się na wspólnym filtrowaniu i sugeruje nowe filmy. Początkowo ustawiasz liczbę sąsiadów na 10, co oznacza, że ​​model uwzględnia preferencje 10 najbardziej podobnych użytkowników podczas generowania rekomendacji.

Po ocenie wydajności modelu okazuje się, że precyzja zaleceń jest niższa niż oczekiwana. Aby to poprawić, postanawiasz dostroić model, dostosowując liczbę sąsiadów.

Aby zbadać wpływ różnych rozmiarów sąsiadów, możesz przeprowadzić eksperymenty z różnymi wartościami. Na przykład zmniejszenie liczby sąsiadów do 5 może prowadzić do znacznego wzrostu precyzji. Możesz jednak zauważyć niewielki spadek przywoływania, co wskazuje, że modelowi brakuje niektórych istotnych zaleceń. Zwiększenie liczby 20 z kolei może prowadzić do niewielkiej poprawy zapamiętywania, ale sugestie mogą stać się mniej spersonalizowane.

Kluczem jest kompromis między precyzją a przypominaniem i znalezienie równowagi między uchwyceniem różnych preferencji użytkowników a utrzymaniem dokładnych rekomendacji.

Krok 6. Wdrażaj, monitoruj i aktualizuj model

Gdy model jest zagruntowany i gotowy do użycia, nadszedł czas, aby go wdrożyć.

Aby zapewnić pomyślne wdrożenie, należy rozważyć najskuteczniejszy sposób włączenia modelu do istniejącej infrastruktury. Na przykład możesz osadzić model w zapleczu swojej witryny, zapewniając bezproblemową interakcję z interfejsem użytkownika. Ta integracja umożliwia rekomendacje w czasie rzeczywistym, które dynamicznie dopasowują się do preferencji użytkowników.

Alternatywnie możesz wdrożyć model jako usługę, na przykład interfejs API mechanizmu rekomendacji, z którego mogą łatwo wywoływać inne składniki aplikacji. To zorientowane na usługi podejście zapewnia elastyczność i skalowalność, umożliwiając Twojej aplikacji bezproblemowe wykorzystanie możliwości silnika rekomendacji.

Faza wdrożenia to także dobry moment na zastanowienie się, w jaki sposób rekomendacje zostaną przedstawione użytkownikom. Czy będą wyświetlane jako spersonalizowane sugestie na stronie głównej witryny, starannie skategoryzowane w intuicyjnym interfejsie? A może zostaną płynnie zintegrowane z interfejsem aplikacji i pojawią się w odpowiednim momencie, by zaskoczyć użytkowników? Wybór należy do Ciebie, ale zawsze stawiaj na wygodę użytkownika.

Wreszcie, kluczowe jest rygorystyczne przetestowanie zaimplementowanego modelu, aby zapewnić jego bezproblemową funkcjonalność. Przeprowadź kompleksowe testy, aby zweryfikować jego wydajność i zachowanie w różnych interakcjach z użytkownikami, aby upewnić się, że zalecenia są dokładne, aktualne i zgodne z oczekiwaniami użytkowników.

Wyzwania związane z budowaniem silnika rekomendacji i sposoby ich rozwiązywania

Zrozumienie wyzwań związanych z budowaniem silnika rekomendacji ma kluczowe znaczenie dla dostarczania spersonalizowanych i trafnych rekomendacji. Oto zestawienie najczęstszych z nich:

Wyzwanie 1. Mierzenie sukcesu

Jednym z kluczowych wyzwań związanych z budową silnika rekomendacji, które należy uwzględnić na samym początku, jest zdefiniowanie wskaźników sukcesu. Innymi słowy, zanim przystąpisz do zbierania danych i trenowania algorytmów ML, powinieneś wypracować niezawodny sposób na stwierdzenie, czy nowo wygenerowane rekomendacje rzeczywiście podobają się użytkownikom. To pokieruje twoim procesem rozwoju.

Powiedzmy, że jesteś platformą streamingową. Możesz policzyć liczbę polubień lub miesięcznych płatnych subskrypcji, aby zmierzyć, jak dobrze działa Twój silnik rekomendacji. Jednak są szanse, że Twoje rekomendacje są w porządku, podczas gdy użytkownicy niechętnie określają swoje preferencje lub płacą za usługę.

Doświadczenie naszych analityków danych pokazuje, że zachowanie użytkowników jest bardziej niezawodnym sposobem mierzenia wydajności systemu rekomendacji. Nie wątpilibyśmy, że użytkownikowi podobał się program, jeśli obejrzał go w ciągu jednej nocy, nawet bez wyraźnej opinii.

Wyzwanie 2. Przekleństwo wymiarowości

Wymiarowość danych odnosi się do liczby funkcji w zbiorze danych. Więcej funkcji wejściowych często utrudnia zbudowanie dokładnego silnika rekomendacji. Weźmy YouTube jako przykład. Na platformie współistnieją miliardy filmów i użytkowników, a każdy użytkownik szuka spersonalizowanych rekomendacji. Jednak zasoby ludzkie i obliczeniowe są ograniczone i mało kto chce spędzać godziny czekając na załadowanie rekomendacji.

Aby sprostać temu wyzwaniu, przed uruchomieniem algorytmu rekomendacji potrzebny jest dodatkowy krok, generowanie kandydatów. Ten krok pozwala zawęzić miliardy filmów do, powiedzmy, dziesiątek tysięcy. Ta mniejsza grupa jest następnie wykorzystywana do generowania rekomendacji.

Do generowania kandydatów stosowane są różne strategie, z których najbardziej widoczne jest wyszukiwanie najbliższego sąsiada. Inne powszechne praktyki przezwyciężania problemu wymiarowości obejmują badanie popularnych kategorii lub preferencji wspólnych dla osób w podobnych grupach wiekowych.

Wyzwanie 3. Zimny ​​start

Inny częsty problem w procesie budowania silnika rekomendacji, zagadka zimnego startu, pojawia się, gdy system nie ma wystarczających informacji o użytkowniku lub elemencie, co utrudnia dostarczenie dokładnych rekomendacji. Pokonanie tej przeszkody wymaga zastosowania metod, takich jak filtrowanie zespołowe, filtrowanie oparte na treści lub podejścia hybrydowe.

Wyzwanie 4. Długi ogon

Systemy rekomendacji mogą cierpieć z powodu zjawiska zwanego „długim ogonem”. Oznacza to, że popularne pozycje otrzymują więcej uwagi i rekomendacji, podczas gdy te mniej popularne pozostają niezauważone przez użytkowników. Rozwiązanie tego problemu wymaga wygenerowania spersonalizowanych rekomendacji i uwzględnienia indywidualnych preferencji użytkownika.

Wyzwanie 5. Zimny ​​start dla nowych elementów

Kiedy nowy element jest dodawany do systemu, ma niewiele danych historycznych do generowania rekomendacji lub nie ma ich wcale, co utrudnia tworzenie odpowiednich sugestii. Jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu jest użycie filtrów treści i aktywne zaangażowanie użytkowników w interakcję z nowymi elementami poprzez promocje lub reklamy.

Wyzwanie 6. Zimny ​​start dla nowych użytkowników

Podobnie nowi użytkownicy mogą nie mieć wystarczających danych historycznych, aby uzyskać dokładne rekomendacje. Aby sprostać temu wyzwaniu, można zastosować takie metody, jak filtrowanie na podstawie treści, prośby o informację zwrotną i wstępne ankiety użytkowników.

Wyzwanie 7. Rzadkość danych

W systemach rekomendacji rzadkość danych jest częstym zjawiskiem, gdy wielu użytkowników ocenia lub wchodzi w interakcję z niewielką liczbą elementów. Stanowi to wyzwanie w przewidywaniu preferencji użytkownika. Aby rozwiązać ten problem, można zastosować metody faktoryzacji macierzy obejmujące redukcję wymiarów, regularyzację i inne techniki.

Podsumowując

Tworzenie silnika rekomendacji to podróż napędzana algorytmami, spostrzeżeniami użytkowników i iteracyjnym udoskonalaniem. Od zdefiniowania problemu, poprzez wybór właściwego podejścia, poprzez skrupulatne wstępne przetwarzanie danych, aż po szkolenie modeli, każdy krok przyczynia się do stworzenia potężnego systemu rekomendacji.

Zdolność silnika rekomendacji do zrozumienia preferencji użytkowników i dostarczania dostosowanych rekomendacji może mieć ogromny potencjał dla Twojej firmy. Amazon, YouTube, Spotify i wiele innych mniej znanych, ale nie mniej odnoszących sukcesy firm zrewolucjonizowało swoje produkty, a następnie zwiększyło przychody dzięki dostosowanym rekomendacjom.

Na przykład Spotify, platforma do strumieniowego przesyłania muzyki, która opiera się na wysoce spersonalizowanych rekomendacjach jako kluczowym czynniku różnicującym, z każdym rokiem rośnie baza użytkowników i przychody. Tylko w czwartym kwartale 2022 r. obietnica odkrycia nowej ulubionej piosenki przyniosła platformie 20% więcej aktywnych użytkowników miesięcznie, co przełożyło się na 33 miliony wejść netto.

Jeśli nadal nie nadążasz za krzywą, nadszedł czas, aby wykorzystać moc sztucznej inteligencji i zrewolucjonizować wrażenia użytkownika dzięki niestandardowemu silnikowi rekomendacji.

Chcesz ulepszyć swoje rozwiązanie za pomocą potężnego silnika rekomendacji? Porozmawiaj z konsultantami ITRex.

Pierwotnie opublikowane na stronie https://itrexgroup.com 6 czerwca 2023 r.