Подробно о процессе создания системы рекомендаций

Более 80% шоу, которые люди смотрят на Netflix, обнаруживаются с помощью системы рекомендаций платформы. Это означает, что большая часть того, на что падает ваш взгляд, является результатом решений, принятых сложной машиной.

Стриминговый сервис полагается на искусственный интеллект, который анализирует нюансы контента и глубоко погружается в предпочтения зрителей. И можно с уверенностью сказать: усилия окупаются!

Если вы все еще отстаете от кривой, но хотите улучшить взаимодействие ваших клиентов с вашим бизнесом, продолжайте читать. В этом сообщении блога мы проведем вас через процесс создания механизма рекомендаций и прольем свет на все, что вам нужно знать, прежде чем обращаться к поставщикам услуг ИИ.

Рекомендательные двигатели 101: что нужно знать, прежде чем приступать к разработке

Прежде чем мы приступим к созданию механизма рекомендаций, давайте рассмотрим его типы, варианты использования и варианты реализации.

Традиционно рекомендательные системы делятся на две большие категории: системы фильтрации на основе контента и системы совместной фильтрации.

Контентная фильтрация

Системы фильтрации на основе контента генерируют рекомендации на основе характеристик или особенностей контента. Другими словами, они рекомендуют продукты или контент, похожие на те, которые понравились пользователю или с которыми он взаимодействовал ранее. Таким образом, система рекомендаций может предложить «Прощай, оружие» читателю, которому понравились «На Западном фронте без перемен» и «Уловка-22».

Но как движок узнает, какие элементы похожи? Давайте посмотрим на подход Netflix к созданию механизма рекомендаций, чтобы понять это. Хотя система рекомендаций Netflix носит гибридный характер, она в значительной степени зависит от схожести контента.

В стриминговом сервисе есть команда тегеров, которые просматривают каждый новый фрагмент контента и маркируют его. Теги сильно варьируются от того, насколько экшн-сцена, до того, происходит ли она в космосе или в главной роли играет конкретный актер. Анализ данных тегов в сравнении с поведением зрителей с помощью алгоритмов машинного обучения позволяет потоковой платформе выяснить, что действительно важно для каждого пользователя.

Совместная фильтрация

Системы совместной фильтрации дают рекомендации на основе отзывов пользователей. Такие системы предполагают, что пользователи, которым понравились похожие товары, вероятно, будут одинаково реагировать на новые продукты и контент.

Существует два подхода к созданию механизма рекомендаций, основанного на совместной фильтрации: на основе пользователей и на основе элементов.

С фильтрацией на основе пользователей вы создаете сегменты похожих пользователей с общими предпочтениями. Так, пользователю, скорее всего, порекомендуют товар, который понравился другим пользователям из этого сегмента. Особенности содержания не учитываются.

При фильтрации на основе элементов механизм создает рекомендации на основе сходства элементов, которые понравились пользователю, с предложенными. Звучит похоже на фильтрацию на основе контента, не так ли? Хотя системы фильтрации на основе содержимого и совместной фильтрации на основе элементов используют сходство элементов для выдачи рекомендаций, они различаются в том, как они определяют сходство.

Системы фильтрации на основе контента просто рекомендуют элементы, похожие на те, которые уже понравились пользователю. Благодаря совместной фильтрации на основе элементов вам будет рекомендован элемент, похожий на то, что вам понравилось, и который нравится пользователям в вашем сегменте.

Варианты использования рекомендательных двигателей

Высокая степень персонализации стала необходимостью, которую ожидают пользователи, побуждая компании обогатить свой онлайн-опыт с помощью механизмов рекомендаций. Секторы, в которых механизмы рекомендаций стали обычным явлением, охватывают:

• Розничная торговля и электронная коммерция. Механизмы рекомендаций в электронной коммерции могут делать все, что угодно, от категоризации продуктов до предложения новых товаров для покупки покупателями. Воздействие, вызванное внедрением рекомендательного механизма в электронной коммерции и улучшенным обслуживанием клиентов, улучшенным маркетингом и более широкими возможностями для дополнительных продаж, трудно переоценить. Например, известный магнат электронной коммерции Amazon получает 35% своего дохода с помощью своей системы рекомендаций.
• Медиа и развлечения: от подбора плейлистов до предложения персонализированных предложений на основе прошлых взаимодействий, механизмы рекомендаций помогают медиа и развлекательным платформам дольше привлекать пользователей, показывая им контент, который они иначе не обнаружили бы. Крупнейшие медиа- и развлекательные платформы, такие как YouTube, Netflix и Spotify, в значительной степени полагаются на персонализированные рекомендации, созданные искусственным интеллектом, для привлечения и удержания новых пользователей.
• Социальные сети: Сектор социальных сетей также использует возможности для предоставления персонализированных предложений. Помогая пользователям находить похожие страницы и учетные записи, платформы социальных сетей побуждают своих пользователей тратить больше времени на взаимодействие с контентом, что повышает рейтинг кликов и увеличивает доходы.
• Банковское дело и финансы: рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта позволяют банкам анализировать транзакции пользователей и повышать продажи для увеличения доходов. Например, когда пользователь покупает билет на самолет стоимостью 500 долларов США, система рекомендаций автоматически предполагает, что он летит за границу, и предлагает ему приобрести страховой туристический пакет.

Варианты реализации на выбор

Когда вы приступите к созданию механизма рекомендаций, вы столкнетесь с несколькими вариантами реализации со своими преимуществами и соображениями, а именно:

Механизмы рекомендаций plug-and-play

Механизмы рекомендаций Plug-and-play предлагают удобный и простой способ включения персонализированных рекомендаций в ваш продукт или платформу. Они поставляются в готовом виде и предназначены для беспрепятственной интеграции в существующую инфраструктуру.

Ключевое преимущество механизмов рекомендаций plug-and-play заключается в их простоте и удобстве использования. Обычно они разрабатываются так, чтобы быть удобными для пользователя, что позволяет даже нетехнической аудитории настраивать их с минимальными усилиями. Примеры механизмов рекомендаций plug-and-play охватывают такие платформы, как Recombee, Seldon и LiftIgniter.

Недостатком механизмов рекомендаций plug-and-play являются ограниченные возможности настройки и адаптации. Хотя они обеспечивают удобство и скорость, они могут не обеспечивать такой уровень гибкости и точной настройки, который предлагают индивидуальные решения.

Предварительно обученные облачные сервисы рекомендаций

Облачные рекомендательные механизмы позволяют использовать огромные вычислительные ресурсы и опыт поставщиков облачных услуг. Эти службы рекомендаций обычно предоставляют простые в использовании API-интерфейсы, которые позволяют разработчикам легко интегрировать функции рекомендаций в свои приложения.

Облачные рекомендательные механизмы также обладают высокой масштабируемостью, что позволяет им обрабатывать большие базы пользователей и высокие нагрузки трафика. Еще одним преимуществом является постоянное совершенствование по мере того, как базовые модели обновляются и уточняются поставщиками услуг.

Ведущие поставщики облачных услуг, такие как Amazon Web Services, Google Cloud Platform и Microsoft Azure, предлагают услуги предварительно обученных рекомендаций.

Факторы, которые следует учитывать при выборе предварительно обученных облачных сервисов рекомендаций, охватывают конфиденциальность данных, привязку к поставщику и требования к настройке. Хотя эти сервисы предлагают удобство и масштабируемость, они могут иметь ограничения с точки зрения настройки алгоритмов рекомендаций в соответствии с вашими конкретными потребностями бизнеса.

Пользовательские рекомендательные механизмы

Механизмы пользовательских рекомендаций обеспечивают высочайшую степень гибкости и контроля, позволяя вам использовать проприетарные алгоритмы, использовать знания, специфичные для предметной области, и учитывать нюансы ваших данных. Использование индивидуального подхода позволяет вам учитывать тонкости пользовательских предпочтений, характеристик элементов и контекстуальных факторов, что обычно приводит к более точным и актуальным рекомендациям.

Однако, хотя механизмы пользовательских рекомендаций обеспечивают наибольшую гибкость, они также требуют значительных ресурсов разработки, опыта в области машинного обучения и постоянного обслуживания. Итак, прежде чем создавать собственный механизм рекомендаций, тщательно оцените потребности своего бизнеса, доступные ресурсы и долгосрочные цели.

Эмпирическое правило заключается в том, чтобы идти по пользовательскому маршруту в следующих сценариях:

• У вас есть уникальные бизнес-потребности: если у вашего бизнеса есть уникальные требования, которые не могут быть удовлетворены с помощью готовых решений, используйте индивидуальные решения. Это позволит вам адаптировать алгоритм под вашу конкретную задачу. Скажем, вы нишевая платформа электронной коммерции, продающая ремесленные товары. Когда дело доходит до предложения продуктов, у вас могут быть разные требования: механизм рекомендаций должен учитывать такие факторы, как редкость продукта, мастерство и предпочтения пользователя в отношении определенных стилей или материалов. Создание механизма рекомендаций с нуля, скорее всего, позволит вам генерировать рекомендации, соответствующие предпочтениям пользователей.
• Вам нужен полный контроль и владение: создание собственного механизма рекомендаций дает вам полный контроль над всем процессом создания рекомендаций: от предварительной обработки данных до выбора алгоритма и тонкой настройки. Это позволяет вам полностью владеть системой и адаптировать ее по мере развития вашего бизнеса, не полагаясь на сторонние решения.
• Вы обладаете знаниями в предметной области. Если у вас есть опыт в конкретной области или доступ к специализированным данным, которые могут значительно повысить точность рекомендаций, создание индивидуального решения позволит вам эффективно использовать эти знания. Разработав специализированный механизм рекомендаций, вы можете включить функции или ограничения, специфичные для предметной области, которые могут быть недоступны в предварительно обученных решениях.
• Ваше приложение требует высокой масштабируемости и производительности: если вы ожидаете большого количества пользователей или элементов, имеете строгие ограничения по задержке или вам необходимо обрабатывать большие и сложные наборы данных, создание собственного механизма рекомендаций дает вам гибкость для проектирования и оптимизации системы для максимальной масштабируемость и производительность. То же самое применимо, если вы хотите генерировать рекомендации в режиме реального времени или почти в реальном времени.
• Вы хотите получить конкурентное преимущество: если точные рекомендации являются основным фактором, отличающим ваш продукт или услугу, создание собственного механизма рекомендаций может дать вам конкурентное преимущество. Инвестиции в индивидуальное решение в этом случае могут дать возможность предоставить уникальный и персонализированный опыт, повысить вовлеченность, лояльность и удовлетворенность клиентов.

Создание собственного механизма рекомендаций, шаг за шагом

Предоставление персонализированных рекомендаций — это задача, обычно решаемая с помощью машинного обучения. Можно использовать и нейронные сети, однако их роль в основном ограничивается предварительной обработкой обучающих данных. Вот ключевые шаги в процессе создания системы рекомендаций, которую используют разработчики машинного обучения ITRex.

Шаг 1. Установка направления

Начните разработку, задав направление для остальной части проекта. Основные вещи, которые нужно сделать на этом этапе, включают в себя:

Постановка целей и определение масштаба проекта

Четко обозначьте, чего вы собираетесь достичь с помощью системы рекомендаций, и сопоставьте поставленную цель с ограничениями ресурсов и бюджета. Например, если вы хотите улучшить взаимодействие с клиентами и увеличить продажи в своем интернет-магазине, вы можете ограничить объем проекта рекомендациями продуктов клиентам, которые уже совершили покупку. Сохранение масштаба достаточно узким требует меньших усилий, чем создание механизма рекомендаций, ориентированного на всех клиентов, в то время как потенциал для получения ROI остается достаточно высоким.

Оценка доступных источников данных

Производительность рекомендательной системы сильно зависит от объемов и качества обучающих данных. Прежде чем приступить к обучению, тщательно оцените, достаточно ли у вас точек данных для создания рекомендаций.

Определение показателей производительности

Одной из ключевых проблем создания механизма рекомендаций, которую следует учитывать с самого начала, является определение показателей успеха. Прежде чем приступить к обучению алгоритмов машинного обучения, разработайте способ определить, действительно ли пользователям нравятся вновь созданные рекомендации.

Шаг 2. Соберите данные для обучения

Следующим шагом в процессе создания пользовательской системы рекомендаций является сбор и подготовка данных для обучения алгоритмов машинного обучения. Чтобы построить надежную систему рекомендаций, вам нужно достаточно данных о предпочтениях пользователей.

В зависимости от подхода к созданию механизма рекомендаций ваш фокус будет смещаться. При создании системы совместной фильтрации данные, которые вы собираете, сосредоточены на поведении пользователей. С системами фильтрации на основе контента вы концентрируетесь на особенностях контента, которые нравятся пользователям.

Совместная фильтрация

Данные о поведении пользователя могут поступать в разных формах:

• Явная обратная связь с пользователем — это все, что требует от пользователя усилий, например, написание отзыва, оценка контента или продукта, жалоба или инициирование возврата.
• Неявная обратная связь с пользователем, например история прошлых покупок, время, которое пользователь тратит на просмотр определенного предложения, привычки просмотра/слушания, отзывы, оставленные в социальных сетях, и многое другое.

При построении механизма рекомендаций мы советуем сочетать как явную, так и неявную обратную связь, поскольку последняя позволяет копаться в предпочтениях пользователей, которые они могут неохотно признавать, что делает систему более точной.

Контентная фильтрация

При сборе данных для систем фильтрации на основе контента крайне важно понимать, на какие функции продукта/контента следует полагаться при изучении того, что нравится пользователям.

Предположим, вы создаете систему рекомендаций для любителей музыки. Вы можете положиться на анализ спектрограммы, чтобы понять, какую музыку любит конкретный пользователь, и порекомендовать мелодии с похожими спектрограммами.

Кроме того, вы можете выбрать тексты песен в качестве основы для своих рекомендаций и посоветовать песни, затрагивающие схожие темы.

Ключ в том, чтобы тестировать и настраивать, чтобы понять, что лучше всего подходит для вас, и быть готовым постоянно улучшать исходную модель.

Шаг 3. Очистите и обработайте данные

Чтобы создать высокоэффективный механизм рекомендаций, вы должны учитывать меняющиеся вкусы пользователей. В зависимости от того, что вы рекомендуете, старые обзоры или рейтинги могут быть уже неактуальны.

Чтобы предотвратить неточности, рассмотрите возможность просмотра только тех функций, которые с большей вероятностью отражают текущие вкусы пользователей, удаления данных, которые больше не актуальны, и добавления большего веса недавним действиям пользователя, а не более старым.

Шаг 4. Выберите оптимальный алгоритм

Следующим шагом в процессе создания механизма рекомендаций является выбор алгоритма машинного обучения, соответствующего вашей задаче. Исследователи данных ITRex рекомендуют учитывать следующие из них:

• Матричная факторизация разбивает большой набор данных на более мелкие части, чтобы выявить скрытые закономерности и сходства между пользователями и элементами.
• Тензорная факторизация — это расширение матричной факторизации, которое может обрабатывать многомерные структуры данных, называемые тензорами. Он фиксирует более сложные шаблоны, разлагая тензоры на скрытые факторы, обеспечивая более детальное понимание взаимодействия пользователя с элементом.
• Машины факторизации — это мощные модели, которые могут обрабатывать многомерные и разреженные данные. Они фиксируют взаимодействие между функциями и могут применяться к задачам рекомендаций. Принимая во внимание взаимодействие функций, они могут предоставить точные рекомендации, даже если данные неполны.
• Модели соседства находят сходство между пользователями или элементами на основе атрибутов или поведения. Особенно эффективны для совместной фильтрации, они устанавливают связи между пользователями или элементами в сети и дают рекомендации на основе предпочтений похожих пользователей или элементов.
• Random Walk — это алгоритм на основе графа, который исследует связи между элементами или пользователями в сети. Перемещаясь по сети, он фиксирует сходство между элементами или пользователями и дает рекомендации на основе захваченных соединений.
• SLIM — это метод, используемый в системах рекомендаций для понимания того, как элементы связаны друг с другом. Он фокусируется на поиске закономерностей в отношениях между элементами и использует эти закономерности для выработки рекомендаций.
• Линейные модели предсказывают предпочтения пользователя в отношении элементов на основе линейных отношений между функциями. Хотя их легко понять и быстро обучить, они могут не так эффективно фиксировать сложные шаблоны, как другие подходы.

Кроме того, вы можете выбрать одну из следующих моделей глубокого обучения:

• DSSM (глубоко структурированные семантические модели) изучают представления текста или документов. Они сосредоточены на улавливании семантического значения слов и их отношений в рамках структурированной структуры.
• Графовые сверточные сети предназначены для данных, структурированных графом. Они работают с графами, фиксируя отношения и взаимодействия между узлами графа.
• Вариационный автокодировщик — это генеративная модель, которая изучает представления данных, захватывая лежащее в их основе скрытое пространство. Эти модели используют архитектуру кодер-декодер для сжатия данных в пространство с меньшими размерностями и их реконструкции.
• Transformer — это модель, которая использует механизмы внутреннего внимания для захвата контекстных отношений между словами в предложении или документе.

Важно отметить, что описанные выше методы редко используются изолированно. Вместо этого они объединяются с помощью следующих методов и алгоритмов:

• Сборка включает в себя независимое обучение нескольких моделей, а затем объединение их прогнозов с помощью различных методов. Каждая модель в равной степени влияет на окончательный прогноз, а комбинация обычно проста и не требует обучения дополнительных моделей.
• Укладка использует более продвинутый подход. Он включает в себя обучение нескольких моделей, называемых базовыми моделями, а затем объединение их прогнозов с помощью метамодели. Базовые модели делают прогнозы на основе входных данных, и их прогнозы становятся входными функциями для метамодели. Затем метамодель обучается, чтобы сделать окончательный прогноз.
• AdaBoost — это алгоритм ансамблевого обучения, который повышает точность базовых моделей за счет их итеративного обучения на различных подмножествах данных. Подход фокусируется на экземплярах, которые трудно правильно классифицировать, и уделяет им больше внимания в последующих итерациях обучения. В каждой итерации AdaBoost присваивает веса обучающим экземплярам на основе точности их классификации. Затем он обучает плохо работающие модели на взвешенных данных, где веса подчеркивают неправильно классифицированные экземпляры из предыдущих итераций.
• XGBoost — это ансамблевый метод, который итеративно объединяет слабые модели прогнозирования для создания более надежной модели. Он обучает модели последовательно, где каждая последующая модель исправляет ошибки, допущенные предыдущей.

Шаг 4. Обучите и проверьте модель

После того, как вы определились с алгоритмом для своего механизма рекомендаций, пришло время обучить и проверить модель. Вот как выглядит этот шаг в процессе создания системы рекомендаций:

Для начала вам нужно разделить ваши данные на два набора: обучающий набор и набор для тестирования. Обучающий набор, как следует из названия, учит вашу модель распознавать закономерности в пользовательских предпочтениях. Набор для тестирования помогает оценить производительность модели на новых данных.

Имея под рукой тренировочный набор, начните тренировать свою модель. Это включает в себя предоставление алгоритму данных, что позволяет ему изучить основные закономерности и отношения.

После этапа обучения пришло время оценить производительность модели с помощью тестового набора. Это поможет вам понять, насколько эффективно модель обобщает новые данные.

Кроме того, вы можете полагаться на обратную связь в режиме реального времени, чтобы понять, насколько хорошо работает модель. Таким образом, вы развертываете модель в рабочей среде и сопоставляете сгенерированные рекомендации с отзывами пользователей. Затем вы переходите к следующему шагу, где вы настраиваете модель на корректировку своих параметров посредством итеративного процесса обучения.

Шаг 5. Настройте гиперпараметры модели

После того, как вы оценили производительность модели, вы можете настроить ее по мере необходимости. Рассмотрим пример рекомендательной системы, построенной на алгоритме коллаборативной фильтрации.

При совместной фильтрации количество соседей определяет, сколько похожих пользователей или элементов учитывается при выработке рекомендаций. Предположим, вы создаете механизм рекомендаций, основанный на совместной фильтрации и предлагающий новые фильмы. Изначально вы устанавливаете количество соседей равным 10, что означает, что модель учитывает предпочтения 10 наиболее похожих пользователей при создании рекомендаций.

Оценив производительность модели, вы обнаружите, что точность рекомендаций ниже желаемой. Чтобы улучшить это, вы решаете настроить модель, изменив количество соседей.

Чтобы изучить влияние различных размеров соседей, вы можете провести эксперименты со значениями диапазона. Например, уменьшение числа соседей до 5 может привести к значительному увеличению точности. Однако вы можете заметить небольшое снижение отзыва, что указывает на то, что модель упускает некоторые важные рекомендации. Увеличение числа 20, в свою очередь, может привести к небольшому улучшению припоминания, но предложения могут стать менее персонализированными.

Ключевым моментом является поиск компромисса между точностью и отзывом, а также достижение баланса между сбором разнообразных пользовательских предпочтений и соблюдением точных рекомендаций.

Шаг 6. Внедрение, мониторинг и обновление модели

Когда модель настроена и готова к работе, пришло время ее реализовать.

Чтобы обеспечить успешное внедрение, рассмотрите наиболее эффективный способ включения модели в существующую инфраструктуру. Например, вы можете встроить модель в серверную часть вашего веб-сайта, обеспечив беспрепятственное взаимодействие с пользовательским интерфейсом. Эта интеграция позволяет давать рекомендации в реальном времени, которые динамически адаптируются к предпочтениям пользователей.

В качестве альтернативы вы можете развернуть модель как службу, например API системы рекомендаций, к которой могут легко обращаться другие компоненты вашего приложения. Этот сервис-ориентированный подход обеспечивает гибкость и масштабируемость, позволяя вашему приложению легко использовать возможности механизма рекомендаций.

Этап реализации также является хорошим моментом для рассмотрения того, как рекомендации будут представлены пользователям. Будут ли они отображаться в виде персонализированных предложений на главной странице веб-сайта, аккуратно распределенных по категориям в интуитивно понятном интерфейсе? Или они будут плавно интегрированы в интерфейс приложения, появляясь в нужный момент, чтобы удивить пользователей? Выбор за вами, но всегда ставьте во главу угла пользовательский опыт.

Наконец, очень важно тщательно протестировать реализованную модель, чтобы убедиться в ее бесперебойной работе. Проведите всестороннее тестирование, чтобы проверить его производительность и поведение при различных взаимодействиях с пользователем, чтобы убедиться, что рекомендации точны, своевременны и соответствуют ожиданиям пользователей.

Проблемы создания рекомендательного механизма и способы их решения

Понимание проблем создания механизма рекомендаций имеет решающее значение для предоставления персонализированных и актуальных рекомендаций. Вот краткое изложение наиболее распространенных из них:

Задача 1. Измерение успеха

Одной из ключевых проблем создания механизма рекомендаций, которую следует учитывать с самого начала, является определение показателей успеха. Другими словами, прежде чем приступить к сбору данных и обучению алгоритмов машинного обучения, вы должны разработать надежный способ узнать, действительно ли пользователям нравятся вновь созданные рекомендации. Это будет направлять ваш процесс разработки.

Скажем, вы стриминговая платформа. Вы можете подсчитать количество лайков или ежемесячных платных подписок, чтобы оценить, насколько хорошо работает ваш механизм рекомендаций. Тем не менее, есть вероятность, что с вашими рекомендациями все в порядке, а пользователи не хотят явно заявлять о своих предпочтениях или платить за услугу.

Опыт наших специалистов по данным показывает, что поведение пользователей — более надежный способ измерения эффективности системы рекомендаций. Мы не сомневаемся, что пользователю понравилось шоу, если он посмотрел его за одну ночь, даже без явной обратной связи.

Вызов 2. Проклятие размерности

Размерность данных относится к количеству функций в наборе данных. Дополнительные входные функции часто усложняют создание точного механизма рекомендаций. Возьмем в качестве примера YouTube. На платформе сосуществуют миллиарды видео и пользователей, и каждый пользователь ищет персональные рекомендации. Однако человеческие и вычислительные ресурсы ограничены, и вряд ли кто-то захочет часами ждать загрузки рекомендаций.

Чтобы решить эту проблему, перед запуском алгоритма рекомендаций необходим дополнительный шаг — генерация кандидатов. Этот шаг позволяет сузить миллиарды видео, скажем, до десятков тысяч. И эта меньшая группа затем используется для выработки рекомендаций.

Для генерации кандидатов используются различные стратегии, из которых поиск ближайшего соседа является наиболее популярным. Другие распространенные методы преодоления проблемы размерности включают изучение популярных категорий или предпочтений, разделяемых людьми сходных возрастных групп.

Задача 3. Холодный старт

Еще одна распространенная проблема в процессе создания механизма рекомендаций — загадка холодного запуска, возникающая, когда системе не хватает достаточной информации о пользователе или элементе, что затрудняет предоставление точных рекомендаций. Для преодоления этого препятствия необходимо использовать такие методы, как совместная фильтрация, фильтрация на основе содержимого или гибридные подходы.

Задача 4. Длинный хвост

Системы рекомендаций могут страдать от явления, известного как «длинный хвост». Это означает, что популярные товары получают больше внимания и рекомендаций, а менее популярные остаются незамеченными пользователями. Решение этой проблемы требует создания персонализированных рекомендаций и учета индивидуальных предпочтений пользователей.

Задача 5. Холодный старт для новых предметов

Когда в систему добавляется новый элемент, у него практически нет исторических данных для создания рекомендаций, что затрудняет создание соответствующих предложений. Одним из подходов к решению этой проблемы является использование фильтров контента и активное привлечение пользователей к взаимодействию с новыми элементами с помощью рекламных акций или рекламы.

Задача 6. Холодный старт для новых пользователей

Точно так же новые пользователи могут не иметь достаточных исторических данных для точных рекомендаций. Чтобы преодолеть эту проблему, можно использовать такие методы, как фильтрация на основе контента, запросы обратной связи и первоначальные опросы пользователей.

Задача 7. Разреженность данных

В рекомендательных системах редкость данных является обычным явлением, когда многие пользователи оценивают или взаимодействуют с небольшим количеством элементов. Это создает проблему в прогнозировании предпочтений пользователей. Для решения этой проблемы можно использовать матричные методы факторизации, включающие уменьшение размерности, регуляризацию и другие методы.

Подвести итог

Создание рекомендательного механизма — это путешествие, основанное на алгоритмах, пользовательских данных и итеративной доработке. От определения проблемы до выбора правильного подхода, тщательной предварительной обработки данных и обучения модели — каждый шаг способствует созданию мощной системы рекомендаций.

Способность механизма рекомендаций понимать предпочтения пользователей и предоставлять индивидуальные рекомендации может иметь огромный потенциал для вашего бизнеса. Amazon, YouTube, Spotify и многие другие менее известные, но не менее успешные компании произвели революцию в своих продуктах и ​​впоследствии увеличили доходы с помощью индивидуальных рекомендаций.

Например, Spotify, платформа потоковой передачи музыки, которая полагается на персонализированные рекомендации как на ключевой отличительный фактор, продолжает ежегодно увеличивать свою пользовательскую базу и доходы. Только в четвертом квартале 2022 года обещание найти новую любимую песню принесло платформе на 20% больше активных пользователей в месяц, что привело к 33 миллионам чистых добавлений.

Если вы все еще отстаете, пришло время использовать возможности искусственного интеллекта и революционизировать ваш пользовательский опыт с помощью настраиваемого механизма рекомендаций.

Хотите усовершенствовать свое решение с помощью мощного механизма рекомендаций? Поговорите с консультантами ITRex.

Первоначально опубликовано на https://itrexgroup.com 6 июня 2023 г.