Die globale Generierung von Kundendaten steigt mit einer noch nie dagewesenen Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz und Machine Learning, um diese Daten auf innovative Weise zu nutzen. Ein mit Machine Learning ausgestattetes Empfehlungssystem kann Kundendaten effektiv nutzen, um die Benutzererfahrung zu personalisieren, die Bindung und das Engagement zu erhöhen und letztendlich den Umsatz zu steigern.

Beispielsweise berichtete Netflix (NFLX ) im Jahr 2021, dass sein Empfehlungssystem dazu beigetragen hat, den Umsatz um 1 Milliarde Dollar pro Jahr zu steigern. Auch Amazon (AMZN ) profitiert von der Bereitstellung personalisierter Empfehlungen für seine Kunden. Im Jahr 2021 berichtete Amazon, dass sein Empfehlungssystem dazu beigetragen hat, den Umsatz um 35% zu steigern.

In diesem Artikel werden wir Empfehlungssysteme im Detail untersuchen und einen Schritt-für-Schritt-Prozess zur Erstellung eines Empfehlungssystems mit Machine Learning vorstellen.

Was ist ein Empfehlungssystem?

Ein Empfehlungssystem ist ein Algorithmus, der Datenanalyse und Machine-Learning-Techniken verwendet, um relevante Informationen (Filme, Videos, Artikel) an Benutzer zu empfehlen, die sie interessant finden könnten.

Diese Systeme analysieren große Mengen an Daten über das Verhalten, die Vorlieben und Interessen der Benutzer mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen wie Clustering, Collaborative Filtering und Deep Neural Networks, um personalisierte Empfehlungen zu generieren.

Netflix, Amazon und Spotify sind bekannte Beispiele für robuste Empfehlungssysteme. Netflix bietet personalisierte Filmvorschläge, Amazon empfiehlt Produkte auf der Grundlage von Kauf- und Browserverlauf und Spotify bietet personalisierte Playlists und Liedvorschläge auf der Grundlage von Hörgeschmack und Vorlieben.

Schritt-für-Schritt-Prozess zur Erstellung eines Empfehlungssystems mit Machine Learning

1. Problemidentifizierung und Zielformulierung

Der erste Schritt besteht darin, das Problem, das das Empfehlungssystem lösen soll, klar zu definieren. Beispielsweise möchten wir ein Empfehlungssystem wie Amazon erstellen, das Produktempfehlungen an Kunden auf der Grundlage ihrer Kauf- und Browserverläufe gibt.

Ein gut definiertes Ziel hilft bei der Bestimmung der erforderlichen Daten, der Auswahl geeigneter Machine-Learning-Modelle und der Bewertung der Leistung des Empfehlungssystems.

2. Datensammlung und -vorverarbeitung

Der nächste Schritt besteht darin, Daten über das Verhalten der Kunden zu sammeln, wie z.B. ihre Kauf- und Browserverläufe, Bewertungen und Ratings. Um große Mengen an Geschäftsdaten zu verarbeiten, können wir Apache Hadoop und Apache Spark verwenden.

Nach der Datensammlung verarbeiten und analysieren die Dateningenieure diese Daten. Dieser Schritt umfasst die Reinigung der Daten, die Entfernung von Duplikaten und die Verarbeitung fehlender Werte. Außerdem transformieren die Dateningenieure diese Daten in ein Format, das für Machine-Learning-Algorithmen geeignet ist.

Hier sind einige beliebte Python-basierte Bibliotheken für die Datenvorverarbeitung:

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

3. Exploratorische Datenanalyse

Die exploratorische Datenanalyse hilft dabei, die Verteilung der Daten und die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen, die zur Generierung besserer Empfehlungen verwendet werden können.

Beispielsweise können Sie visualisieren, welche Artikel in den letzten drei Monaten am häufigsten verkauft wurden. Oder welche Artikel häufiger verkauft werden, wenn Kunden ein bestimmtes Produkt kaufen, wie z.B. Eier, die häufiger mit Brot und Butter gekauft werden.

Hier sind einige beliebte Python-Bibliotheken für die exploratorische Datenanalyse:

• Matplotlib: Bietet Datenvisualisierungsmethoden, um verschiedene Diagramme wie Histogramme, Streudiagramme, Kreisdiagramme usw. zu erstellen.
• Seaborn: Bietet Methoden, um fortgeschrittenere Visualisierungen wie Heatmaps und Paarplots zu erstellen.
• Pandas Profiling: Erstellt einen Bericht mit deskriptiven Statistiken und Visualisierungen für jede Variable in einem Datensatz.

4. Feature-Engineering

Das Feature-Engineering umfasst die Auswahl der besten Merkmale, um das Machine-Learning-Modell zu trainieren. Dieser Schritt umfasst die Erstellung neuer Merkmale oder die Transformation bestehender Merkmale, um sie für das Empfehlungssystem geeignet zu machen.

Beispielsweise sind in Kundendaten Merkmale wie Produktbewertungen, Kaufhäufigkeit und Kundendemografie für die Erstellung eines genauen Empfehlungssystems relevant.

Hier sind einige beliebte Python-Bibliotheken für das Feature-Engineering:

• Scikit-learn: Enthält Tools für die Merkmalsextraktion und -auswahl, wie z.B. Principal Component Analysis (PCA) und Feature Agglomeration.
• Category Encoders: Bietet Methoden für die Kodierung kategorialer Variablen, d.h. die Umwandlung kategorialer Variablen in numerische Merkmale.

5. Modellauswahl

Das Ziel der Modellauswahl ist es, den besten Machine-Learning-Algorithmus auszuwählen, der die Produkte, die ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird, oder den Film, den er wahrscheinlich sehen wird, auf der Grundlage seines Verhaltens vorhersagen kann.

Einige dieser Algorithmen sind:

i. Collaborative Filtering

Collaborative Filtering ist eine beliebte Empfehlungstechnik, die davon ausgeht, dass Benutzer, die ähnliche Vorlieben teilen, wahrscheinlich ähnliche Produkte kaufen oder Produkte mit ähnlichen Merkmalen kaufen werden.

ii. Content-Based Filtering

Dieser Ansatz umfasst die Analyse der Attribute von Produkten, wie z.B. Marke, Kategorie oder Preis, und die Empfehlung von Produkten, die den Vorlieben des Benutzers entsprechen.

iii. Hybrid-Filtering

Hybrid-Filtering kombiniert Collaborative Filtering und Content-Based Filtering, um ihre Einschränkungen zu überwinden, indem es ihre Stärken nutzt, um genauere Empfehlungen zu liefern.

6. Modelltraining

Dieser Schritt umfasst die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdaten und die Verwendung des geeignetsten Algorithmus, um das Empfehlungssystem zu trainieren. Einige beliebte Algorithmen für das Training von Empfehlungssystemen sind:

i. Matrix-Faktorisierung

Diese Technik predicts fehlende Werte in einer sparsen Matrix. Im Kontext von Empfehlungssystemen predicts die Matrix-Faktorisierung die Bewertungen von Produkten, die ein Benutzer noch nicht gekauft oder bewertet hat.

ii. Deep Learning

Diese Technik umfasst das Training von neuronalen Netzen, um komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu lernen. In Empfehlungssystemen kann Deep Learning die Faktoren lernen, die das Verhalten oder die Vorlieben eines Benutzers beeinflussen.

iii. Association Rule Mining

Es ist eine Data-Mining-Technik, die Muster und Beziehungen zwischen Artikeln in einem Datensatz entdecken kann. In Empfehlungssystemen kann Association Rule Mining Gruppen von Produkten identifizieren, die häufig zusammen gekauft werden, und diese Produkte den Benutzern empfehlen.

Diese Algorithmen können effektiv mit Bibliotheken wie Surprise, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch implementiert werden.

7. Hyperparameter-Tuning

Um die Leistung des Empfehlungssystems zu optimieren, werden Hyperparameter wie die Lernrate, die Regularisierungsstärke und die Anzahl der versteckten Schichten in einem neuronalen Netzwerk angepasst. Diese Technik umfasst das Testen verschiedener Kombinationen von Hyperparametern und die Auswahl der Kombination, die die beste Leistung liefert.

8. Modellbewertung

Die Modellbewertung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das Empfehlungssystem genau und effektiv ist. Bewertungsmetriken wie Präzision, Recall und F1-Score können die Genauigkeit und Effektivität des Systems messen.

9. Modell-Deployment

Sobald das Empfehlungssystem entwickelt und bewertet wurde, ist der letzte Schritt, es in einer Produktionsumgebung zu deployen und es den Benutzern zur Verfügung zu stellen.

Das Deployment kann mit internen Servern oder cloudbasierten Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud durchgeführt werden.

Beispielsweise bietet AWS verschiedene Dienste wie Amazon S3, Amazon EC2 und Amazon Machine Learning, die zum Deployen und Skalieren des Empfehlungssystems verwendet werden können. Regelmäßige Wartung und Updates sollten auch auf der Grundlage der neuesten Benutzerdaten durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass das System weiterhin effektiv arbeitet.

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