Den globale kundedatagenerering øges i en hidtil uset takt. Virksomheder udnytter AI og maskinlæring til at anvende disse data på innovative måder. Et maskinlæringsbaseret anbefalingssystem kan anvende kundedata effektivt til at tilpasse brugeroplevelsen, øge engagement og retention og til sidst drive større salg.

For eksempel rapporterede Netflix (NFLX ) i 2021, at deres anbefalingssystem hjalp med at øge omsætningen med 1 milliard dollars om året. Amazon (AMZN ) 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 til at bygge et anbefalingssystem ved hjælp af maskinlæring.

Hvad er et anbefalingssystem?

Et anbefalingssystem er en algoritme, der anvender 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 varer baseret på tidligere køb og browse-historik, og Spotify giver personlige playlists og sangforslag baseret på afspilningshistorik og præferencer.

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

1. Problemmæssig identifikation og målformulering

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

En tydeligt defineret mål hjælper med at bestemme de nødvendige data, vælge de passende maskinlæringsmodeller og evaluere anbefalingssystemets præstation.

2. Dataindsamling og -forarbejdning

Det næste trin er at indsamle data om kundernes adfærd, såsom deres tidligere køb, browse-historik, anmeldelser og vurderinger. Til at behandle store mængder forretningsdata kan vi anvende 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 anvendes 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 sælges mere med brød og smør.

Her er nogle populære Python-biblioteker til at udføre 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 par-plots.
• Pandas Profiling: Genererer en rapport med deskriptiv statistik og visualiseringer for hver variabel i en dataset.

4. Funktionstilføjelse

Funktionstilføjelse 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 egnede til anbefalingssystemet.

For eksempel er funktioner som produktvurderinger, købsfrekvens og kunddemografiske data mere relevante for at bygge et præcist anbefalingssystem.

Her er nogle populære Python-biblioteker til at udføre funktionstilføjelse:

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

5. Modelvalg

Målet med modelvalg er at vælge den bedste maskinlæringsalgoritme, der kan præcist forudsige de varer, som en kunde sandsynligvis vil købe eller en film, som de sandsynligvis vil 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 varer eller varer, der deler lignende funktioner.

ii. Indholdsbaseret filtrering

Denne tilgang omfatter analyse af vareattributter, såsom mærke, kategori eller pris, og anbefaler varer, der matcher en brugers præferencer.

iii. Hybridfiltrering

Hybridfiltrering 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 testmængder og anvendelse 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 varer, 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 Regeludvinding

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

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

7. Hyperparameterjustering

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. Evaluationsmetrikker som præcision, genkald og F1-score kan måle systemets præcision og effektivitet.

9. Modeludrulning

Når anbefalingssystemet er udviklet og evalueret, er det sidste trin at udrulle det i en produktionsmiljø og gøre det tilgængeligt for kunderne.

Udrulning 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 anvendes til at udrulle og skalerer anbefalingssystemet. Regelmæssig vedligeholdelse og opdateringer skal også udføres baseret på de seneste kundedata for at sikre, at systemet fortsætter med at fungere effektivt over tid.

For mere indsigt om AI og maskinlæring kan du udforske unite.ai.