Die globale Generierung von Kundendaten nimmt in einem beispiellosen Tempo zu. Unternehmen nutzen KI und maschinelles Lernen, um diese Daten auf innovative Weise zu nutzen. Ein ML-gestütztes Empfehlungssystem kann Kundendaten effektiv nutzen, um das Benutzererlebnis zu personalisieren, das Engagement und die Kundenbindung zu steigern und letztendlich höhere Umsätze zu erzielen.

Zum Beispiel im Jahr 2021, Netflix berichtete, dass sein Empfehlungssystem dazu beigetragen habe, den Umsatz um 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr zu steigern. Amazon ist ein weiteres Unternehmen, das davon profitiert, seinen Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben. Im Jahr 2021, Amazon berichtete, dass sein Empfehlungssystem dazu beigetragen habe, den Umsatz um 35 % zu steigern.

In diesem Artikel untersuchen wir Empfehlungssysteme im Detail und stellen einen schrittweisen Prozess zum Erstellen eines Empfehlungssystems mithilfe von maschinellem Lernen bereit.

Was ist ein Empfehlungssystem?

Ein Empfehlungssystem ist ein Algorithmus, der Datenanalyse- und maschinelle Lerntechniken nutzt, um Benutzern relevante Informationen (Filme, Videos, Artikel) vorzuschlagen, die sie möglicherweise interessant finden. 

Diese Systeme analysieren große Datenmengen über das bisherige Verhalten, die Vorlieben und Interessen der Nutzer Maschinelles Lernen Algorithmen wie Clustering, kollaborative Filterung und tiefe neuronale Netze, um personalisierte Empfehlungen zu generieren.

Netflix, Amazon und Spotify sind bekannte Beispiele für robuste Empfehlungssysteme. Netflix bietet personalisierte Filmvorschläge, Amazon schlägt Produkte basierend auf früheren Käufen und dem Browserverlauf vor und Spotify bietet personalisierte Playlists und Songvorschläge basierend auf dem Hörverlauf und den Vorlieben.

Schritt-für-Schritt-Prozess zum Aufbau eines Empfehlungssystems mithilfe von maschinellem Lernen

1. Problemidentifizierung und Zielformulierung

Der erste Schritt besteht darin, das Problem, das das Empfehlungssystem lösen soll, klar zu definieren. Wir wollen beispielsweise ein Amazon-ähnliches Empfehlungssystem aufbauen, das Kunden Produkte basierend auf ihren vergangenen Einkäufen und ihrem Browserverlauf vorschlägt.

Ein klar definiertes Ziel hilft bei der Bestimmung der erforderlichen Daten, der Auswahl der geeigneten Modelle für maschinelles Lernen und der Bewertung der Leistung des Empfehlungssystems.

2. Datenerfassung und Vorverarbeitung

Der nächste Schritt besteht darin, Daten zum Kundenverhalten zu sammeln, wie zum Beispiel ihre vergangenen Einkäufe, den Browserverlauf, Rezensionen und Bewertungen. Um große Mengen an Geschäftsdaten zu verarbeiten, können wir verwenden Apache Hadoop und Apache Funken.

Nach der Datenerfassung verarbeiten und analysieren die Dateningenieure diese Daten. Dieser Schritt umfasst das Bereinigen der Daten, das Entfernen von Duplikaten und die Behandlung fehlender Werte. Außerdem wandeln die Dateningenieure diese Daten in ein Format um, das für Algorithmen des maschinellen Lernens geeignet ist.

Hier sind einige beliebte Python-basierte Datenvorverarbeitungsbibliotheken:

• Pandas: Bietet Methoden zur Datenbearbeitung, -transformation und -analyse
• NumPy: Bietet leistungsstarke numerische Berechnungen für Arrays und Matrizen.

3. Explorative Datenanalyse

Die explorative Datenanalyse (EDA) hilft dabei, die Datenverteilung und Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen, die zur Generierung besserer Empfehlungen verwendet werden können.

Sie können beispielsweise visualisieren, welche Artikel im letzten Quartal am meisten verkauft wurden. Oder welche Artikel mehr verkauft werden, wenn die Kunden einen bestimmten Artikel kaufen, wie zum Beispiel Eier, die mehr mit Brot und Butter verkauft werden.

Hier sind einige beliebte Python-Bibliotheken zur Durchführung explorativer Datenanalysen:

• Matplotlib: Bietet Datenvisualisierungsmethoden zum Erstellen verschiedener Diagramme wie Histogramme, Streudiagramme, Kreisdiagramme usw.
• Seegeboren: Bietet Methoden zum Erstellen erweiterter Visualisierungen wie Heatmaps und Paardiagramme.
• Pandas-Profilierung: Erstellt einen Bericht mit beschreibenden Statistiken und Visualisierungen für jede Variable in einem Datensatz.

4. Feature-Engineering

Beim Feature Engineering geht es darum, die am besten geeigneten Features auszuwählen, um Ihr maschinelles Lernmodell zu trainieren. In diesem Schritt werden neue Funktionen erstellt oder bestehende umgestaltet, um sie besser für das Empfehlungssystem geeignet zu machen.

Innerhalb der Kundendaten sind beispielsweise Merkmale wie Produktbewertungen, Kaufhäufigkeit und Kundendemografie für den Aufbau eines genauen Empfehlungssystems relevanter.

Hier sind einige beliebte Python-Bibliotheken für die Durchführung von Feature-Engineering:

• Scikit-lernen: Enthält Tools zur Feature-Auswahl und Feature-Extraktion, wie z. B. Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Feature-Agglomeration.
• Kategorie Encoder: Bietet Methoden zum Kodieren kategorialer Variablen, dh zum Konvertieren kategorialer Variablen in numerische Merkmale.

5. Modellauswahl

Das Ziel der Modellauswahl besteht darin, den besten Algorithmus für maschinelles Lernen auszuwählen, der anhand seines bisherigen Verhaltens genau vorhersagen kann, welche Produkte ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird oder welchen Film er wahrscheinlich ansehen wird.

Einige dieser Algorithmen sind:

ich. Kollaboratives Filtern

Kollaboratives Filtern ist eine beliebte Empfehlungstechnik, bei der davon ausgegangen wird, dass Benutzer mit ähnlichen Vorlieben höchstwahrscheinlich ähnliche Produkte kaufen oder dass Produkte mit ähnlichen Funktionen höchstwahrscheinlich von den Kunden gekauft werden.

ii. Inhaltsbasierte Filterung

Bei diesem Ansatz werden die Eigenschaften von Produkten, wie Marke, Kategorie oder Preis, analysiert und Produkte empfohlen, die den Präferenzen eines Benutzers entsprechen.

iii. Hybridfilterung

Die Hybridfilterung kombiniert kollaborative Filterung und inhaltsbasierte Filtertechniken, um deren Einschränkungen zu überwinden, indem sie ihre Stärken nutzt, um genauere Empfehlungen bereitzustellen.

6. Modelltraining

Dieser Schritt umfasst die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze und die Verwendung des am besten geeigneten Algorithmus Zug das Empfehlungsmodell. Zu den beliebten Trainingsalgorithmen für Empfehlungssysteme gehören:

ich. Matrixfaktorisierung

Diese Technik sagt fehlende Werte in einer dünn besetzten Matrix voraus. Im Rahmen von Empfehlungssystemen sagt die Matrixfaktorisierung die Bewertungen von Produkten voraus, die ein Nutzer noch nicht gekauft oder bewertet hat.

ii. Tiefes Lernen

Bei dieser Technik werden neuronale Netze trainiert, um komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu erlernen. In Empfehlungssystemen kann Deep Learning die Faktoren erlernen, die die Präferenzen oder das Verhalten eines Benutzers beeinflussen.

iii. Verbandsregel-Mining

Dabei handelt es sich um eine Data-Mining-Technik, mit der Muster und Beziehungen zwischen Elementen in einem Datensatz ermittelt werden können. In Empfehlungssystemen kann Association Rule Mining Gruppen von Produkten identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden, und diese Produkte den Benutzern empfehlen.

Diese Algorithmen können mithilfe von Bibliotheken wie z. B. effektiv implementiert werden Überraschung, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.

7. Hyperparameter-Tuning

Um die Leistung des Empfehlungssystems zu optimieren, werden Hyperparameter wie die Lernrate, die Regularisierungsstärke und die Anzahl verborgener Schichten in einem neuronalen Netzwerk optimiert. Bei dieser Technik werden verschiedene Kombinationen von Hyperparametern getestet und die Kombination ausgewählt, die die beste Leistung bietet.

8. Modellbewertung

Die Modellbewertung ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass das Empfehlungssystem bei der Generierung von Empfehlungen korrekt und effektiv ist. Bewertungsmetriken wie Präzision, Rückruf und F1-Score können die Genauigkeit und Wirksamkeit des Systems messen.

9. Modellbereitstellung

Sobald das Empfehlungssystem entwickelt und evaluiert wurde, besteht der letzte Schritt darin, es in einer Produktionsumgebung bereitzustellen und den Kunden zur Verfügung zu stellen.

Die Bereitstellung kann über interne Server oder cloudbasierte Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud erfolgen.

AWS bietet beispielsweise verschiedene Dienste an, z Amazon S3, Amazon EC2und Amazon Machine Learning, mit dem das Empfehlungssystem bereitgestellt und skaliert werden kann. Regelmäßige Wartungen und Aktualisierungen sollten außerdem auf der Grundlage der neuesten Kundendaten durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass das System auch im Laufe der Zeit weiterhin effektiv funktioniert.

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