Global kundedata generering er øget med en hidtil uset hast. Virksomheder udnytter AI og maskinlæring til at udnytte disse data på innovative måder. Et ML-drevet anbefalingssystem kan udnytte kundedata effektivt til at personificere brugeroplevelsen, øge engagement og retention og til sidst drive større salg.

For eksempel rapporterede Netflix i 2021, at deres anbefalingssystem hjalp med at øge omsætningen med 1 milliard dollars om året. Amazon er en anden virksomhed, der drager fordel af at give personlige anbefalinger til deres kunder. I 2021 rapporterede Amazon, at deres anbefalingssystem hjalp med at øge salget med 35%.

I denne artikel vil vi udforske anbefalingssystemer i detaljer og give en trin-for-trin-proces for opbygning af et anbefalingssystem ved hjælp af maskinlæring.

Hvad er et anbefalingssystem?

Et anbefalingssystem er en algoritme, der bruger dataanalyse og maskinlærings-teknikker til at foreslå relevant information (film, videoer, varer) til brugere, som de måske finder interessant.

Disse systemer analyserer store mængder data om brugernes tidligere adfærd, præferencer og interesser ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer som clustering, samarbejdende filtrering og dybe neurale netværk til at generere personlige anbefalinger.

Netflix, Amazon og Spotify er velkendte eksempler på robuste anbefalingssystemer. Netflix giver personlige filmforslag, Amazon foreslår produkter baseret på tidligere køb og browse-historik, og Spotify giver personlige playlists og sangforslag baseret på lytterhistorik og præferencer.

Trin-for-trin-proces til opbygning af et anbefalingssystem ved hjælp af maskinlæring

1. Problemmæssig identifikation & målformulering

Det første trin er at tydeligt definere problemet, som anbefalingssystemet skal løse. For eksempel vil vi opbygge et Amazon-lignende anbefalingssystem, der foreslår produkter til kunder baseret på deres tidligere køb og browse-historik.

Et tydeligt mål hjælper med at bestemme de data, der er nødvendige, vælge de passende maskinlæringsmodeller og evaluere anbefalingssystemets præstation.

2. Dataindsamling & forarbejdning

Det næste trin er at indsamle data om kundeadfærd, såsom deres tidligere køb, browse-historik, anmeldelser og vurderinger. Til at behandle store mængder forretningsdata kan vi bruge Apache Hadoop og Apache Spark.

Efter dataindsamlingen forarbejder og analyserer dataingeniørerne disse data. Dette trin omfatter rensning af data, fjernelse af duplikater og håndtering af manglende værdier. Desuden transformerer dataingeniørerne disse data til et format, der er egnet til maskinlæringsalgoritmer.

Her er nogle populære Python-baserede dataforarbejdningbiblioteker:

• Pandas: Tilbyder metoder til datamanipulation, transformation og analyse
• NumPy: Tilbyder kraftfulde numeriske beregninger for arrays og matricer.

3. Eksplorativ dataanalyse

Eksplorativ dataanalyse hjælper med at forstå datafordelingen og relationerne mellem variabler, som kan bruges til at generere bedre anbefalinger.

For eksempel kan du visualisere, hvilke varer der sælges mest i det sidste kvartal. Eller hvilke varer der sælges mere, når kunderne køber en bestemt vare, som for eksempel æg, der sælges mere med brød og smør.

Her er nogle populære Python-biblioteker til eksplorativ dataanalyse:

• Matplotlib: Tilbyder datavisualiseringsmetoder til at oprette forskellige plots som histograms, scatterplots, pie-charts osv.
• Seaborn: Tilbyder metoder til at oprette mere avancerede visualiseringer som heatmaps og pair-plots.
• Pandas Profiling: Genererer en rapport med deskriptiv statistik og visualiseringer for hver variabel i en dataset.

4. Funktionelt design

Funktionelt design omfatter valg af de bedst egnede funktioner til at træne din maskinlæringsmodel. Dette trin omfatter oprettelse af nye funktioner eller transformation af eksisterende funktioner for at gøre dem mere egnet til anbefalingssystemet.

For eksempel er funktioner som produktvurderinger, købsfrekvens og kundedemografi mere relevante for opbygning af et præcist anbefalingssystem.

Her er nogle populære Python-biblioteker til funktionelt design:

• Scikit-learn: Inkluderer værktøjer til funktionssætning og funktionsekstraktion, såsom Principal Component Analysis (PCA) og Funktion Agglomeration.
• Category Encoders: Tilbyder metoder til at kode kategoriske variabler, dvs. omvandling af kategoriske variabler til numeriske funktioner.

5. Modelvalg

Målet med modelvalg er at vælge den bedste maskinlæringsalgoritme, der kan præcist forudsige de produkter, som en kunde er sandsynlig at købe eller en film, som de er sandsynlig at se, baseret på deres tidligere adfærd.

Nogle af disse algoritmer er:

i. Samarbejdende filtrering

Samarbejdende filtrering er en populær anbefalingsteknik, der antager, at brugere, der deler lignende præferencer, sandsynligvis vil købe lignende produkter eller produkter, der deler lignende funktioner, vil sandsynligvis blive købt af kunderne.

ii. Indholdsbaseret filtrering

Denne tilgang omfatter analyse af produktattributter, såsom mærke, kategori eller pris, og anbefaling af produkter, der matcher en brugers præferencer.

iii. Hybrid filtrering

Hybrid filtrering kombinerer samarbejdende filtrering og indholdsbaseret filtreringsteknikker for at overvinde deres begrænsninger ved at udnytte deres styrker til at give mere præcise anbefalinger.

6. Modeltræning

Dette trin omfatter opdeling af data i trænings- og testsets og brug af den mest passende algoritme til at træne anbefalingssystemet. Nogle af de populære anbefalingssystemtræningsalgoritmer omfatter:

i. Matrixfaktorisering

Denne teknik forudsiger manglende værdier i en sparsom matrix. I sammenhæng med anbefalingssystemer forudsiger Matrixfaktorisering vurderingerne af produkter, som en bruger endnu ikke har købt eller vurderet.

ii. Dyb læring

Denne teknik omfatter træning af neurale netværk til at lære komplekse mønstre og relationer i data. I anbefalingssystemer kan dyb læring lære de faktorer, der påvirker en brugers præferencer eller adfærd.

iii. Association Regel Mining

Det er en data mine-teknik, der kan opdage mønstre og relationer mellem varer i en dataset. I anbefalingssystemer kan Association Regel Mining identificere grupper af produkter, der ofte købes sammen, og anbefale disse produkter til brugere.

Disse algoritmer kan effektivt implementeres ved hjælp af biblioteker som Surprise, Scikit-learn, TensorFlow og PyTorch.

7. Hyperparameter-justering

For at optimere anbefalingssystemets præstation justeres hyperparametre, såsom læringshastighed, regulariseringsstyrke og antal skjulte lag i et neuralt netværk. Denne teknik omfatter test af forskellige kombinationer af hyperparametre og valg af den kombination, der giver den bedste præstation.

8. Modelevaluering

Modelevaluering er kritisk for at sikre, at anbefalingssystemet er præcist og effektivt i generering af anbefalinger. Evaluering af metrikker som præcision, recall og F1-score kan måle systemets præcision og effektivitet.

9. Modeludlevering

Når anbefalingssystemet er udviklet og evaluering er afsluttet, er det sidste trin at udlevere det i en produktionsmiljø og gøre det tilgængeligt for kunder.

Udlevering kan gøres ved hjælp af interne servere eller cloud-baserede platforme som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure og Google Cloud.

For eksempel tilbyder AWS forskellige tjenester som Amazon S3, Amazon EC2 og Amazon Machine Learning, der kan bruges til at udlevere og skala anbefalingssystemet. Regelmæssig vedligeholdelse og opdateringer skal også udføres på basis af de seneste kundedata for at sikre, at systemet fortsætter med at fungere effektivt over tid.

Til flere indsigt om AI og maskinlæring kan du udforske unite.ai.