Globaali asiakasdatan tuotanto lisääntyy ennennäkemättömällä nopeudella. Yritykset hyödyntävät tekoälyä ja koneoppimista hyödyntääkseen tätä dataa innovatiivisilla tavoilla. ML-käyttöinen suositusjärjestelmä voi hyödyntää asiakastietoja tehokkaasti henkilökohtaistaakseen käyttökokemusta, lisätäkseen sitoutumista ja säilyttämistä sekä lopulta kasvattaakseen myyntiä.

Esimerkiksi vuonna 2021 Netflix raportoi, että sen suositusjärjestelmä auttoi lisäämään liikevaihtoa miljardilla dollarilla vuodessa. Amazon on toinen yritys, joka hyötyy henkilökohtaisten suositusten tarjoamisesta asiakkailleen. Vuonna 1, Amazon ilmoitti, että sen suositusjärjestelmä auttoi lisäämään myyntiä 35 %.

Tässä artikkelissa tutkimme suositusjärjestelmiä yksityiskohtaisesti ja tarjoamme vaiheittaisen prosessin suositusjärjestelmän rakentamiseksi koneoppimisen avulla.

Mikä on suositusjärjestelmä?

Suositusjärjestelmä on algoritmi, joka käyttää data-analyysiä ja koneoppimistekniikoita ehdottaakseen käyttäjille kiinnostavaa tietoa (elokuvia, videoita, kohteita). 

Nämä järjestelmät analysoivat suuria määriä dataa käyttäjien aiemmasta käyttäytymisestä, mieltymyksistä ja kiinnostuksen kohteista koneoppiminen algoritmit, kuten klusterointi, yhteistyösuodatus ja syvät hermoverkot, luomaan yksilöllisiä suosituksia.

Netflix, Amazon ja Spotify ovat tunnettuja esimerkkejä vahvoista suositusjärjestelmistä. Netflix tarjoaa henkilökohtaisia ​​elokuvaehdotuksia, Amazon ehdottaa tuotteita aiempien ostosten ja selaushistorian perusteella ja Spotify tarjoaa henkilökohtaisia ​​soittolistoja ja kappaleehdotuksia kuunteluhistorian ja -asetusten perusteella.

Vaiheittainen prosessi suositusjärjestelmän rakentamiseksi koneoppimisen avulla

1. Ongelman tunnistaminen ja tavoitteiden muotoilu

Ensimmäinen askel on määritellä selkeästi ongelma, jonka suositusjärjestelmä ratkaisee. Haluamme esimerkiksi rakentaa Amazonin kaltaisen suositusjärjestelmän, joka ehdottaa tuotteita asiakkaille aiempien ostosten ja selaushistorian perusteella.

Hyvin määritelty tavoite auttaa määrittämään tarvittavat tiedot, valitsemaan sopivat koneoppimismallit ja arvioimaan suositusjärjestelmän suorituskykyä.

2. Tiedonkeruu ja esikäsittely

Seuraava askel on kerätä tietoja asiakkaiden käyttäytymisestä, kuten heidän aiemmista ostoksistaan, selaushistoriastaan, arvosteluistaan ​​ja arvioistaan. Voimme käsitellä suuria määriä yritystietoa Apache Hadoop ja Apache Spark.

Tiedonkeruun jälkeen tietosuunnittelijat esikäsittelevät ja analysoivat nämä tiedot. Tämä vaihe sisältää tietojen puhdistamisen, kaksoiskappaleiden poistamisen ja puuttuvien arvojen käsittelyn. Tietosuunnittelijat myös muuntavat nämä tiedot koneoppimisalgoritmeille sopivaan muotoon.

Tässä on joitain suosittuja Python-pohjaisia ​​tietojen esikäsittelykirjastoja:

• Panda: Tarjoaa menetelmät tietojen käsittelyyn, muuntamiseen ja analysointiin
• nuhjuinen: Tarjoaa tehokkaita numeerisia laskutoimituksia taulukoille ja matriiseille.

3. Tutkimusdatanalyysi

Exploratory Data Analysis (EDA) auttaa ymmärtämään tietojen jakautumista ja muuttujien välisiä suhteita, joita voidaan käyttää parempien suositusten luomiseen.

Voit esimerkiksi visualisoida, mitä tuotteita on myyty eniten viimeisellä vuosineljänneksellä. Tai mitä tuotteita myydään enemmän, kun asiakkaat ostavat tietyn tuotteen, kuten munia myydään enemmän leivän ja voin kanssa.

Tässä on joitain suosittuja Python-kirjastoja tutkivaan data-analyysiin:

• Matplotlib: Tarjoaa tietojen visualisointimenetelmiä erilaisten kaavioiden, kuten histogrammien, sirontakaavioiden, ympyräkaavioiden, luomiseen.
• seaborn: Tarjoaa menetelmiä kehittyneempien visualisointien, kuten lämpökarttojen ja parikaavioiden, luomiseen.
• Pandan profilointi: Luo raportin, joka sisältää kuvaavat tilastot ja visualisoinnit jokaiselle tietojoukon muuttujalle.

4. Ominaisuuksien suunnittelu

Ominaisuussuunnitteluun kuuluu parhaiten soveltuvien ominaisuuksien valitseminen koneoppimismallisi kouluttamiseksi. Tämä vaihe sisältää uusien ominaisuuksien luomisen tai olemassa olevien ominaisuuksien muuntamisen, jotta ne sopivat paremmin suositusjärjestelmään.

Esimerkiksi asiakastiedoissa ominaisuudet, kuten tuotearviot, ostotiheys ja asiakkaiden demografiset tiedot, ovat merkityksellisempiä tarkan suositusjärjestelmän luomisessa.

Tässä on joitain suosittuja Python-kirjastoja ominaisuussuunnittelun suorittamiseen:

• Scikit opittava: Sisältää työkalut ominaisuuksien valintaan ja poimimiseen, kuten pääkomponenttianalyysiin (PCA) ja ominaisuuksien yhdistämiseen.
• Luokka Enkooderit: Tarjoaa menetelmät kategoristen muuttujien koodaamiseen eli kategoristen muuttujien muuntamiseen numeerisiksi ominaisuuksiksi.

5. Mallin valinta

Mallin valinnan tavoitteena on valita paras koneoppimisalgoritmi, joka voi ennustaa tarkasti tuotteet, jotka asiakas todennäköisesti ostaa, tai elokuva, jonka hän todennäköisesti katsoo aiemman käyttäytymisensä perusteella.

Jotkut näistä algoritmeista ovat:

i. Yhteistyösuodatus

Yhteiskäyttöinen suodatus on suosittu suositustekniikka, jossa oletetaan, että käyttäjät, jotka jakavat samanlaisia ​​mieltymyksiä, ostavat todennäköisesti samanlaisia ​​tuotteita tai asiakkaat ostavat todennäköisesti tuotteita, joilla on samanlaiset ominaisuudet.

ii. Sisältöpohjainen suodatus

Tämä lähestymistapa sisältää tuotteiden ominaisuuksien, kuten tuotemerkin, luokan tai hinnan, analysoinnin ja käyttäjän mieltymyksiä vastaavien tuotteiden suosittelemisen.

iii. Hybridisuodatus

Hybridisuodatus yhdistää yhteistyösuodatuksen ja sisältöön perustuvat suodatustekniikat niiden rajoitusten voittamiseksi hyödyntämällä niiden vahvuuksia tarkempien suositusten antamiseksi.

6. Mallikoulutus

Tämä vaihe sisältää tietojen jakamisen koulutus- ja testaussarjoihin ja sopivimman algoritmin käyttämisen juna suosittelijan malli. Jotkut suosituista suositusjärjestelmän koulutusalgoritmeista ovat:

i. Matriisifaktorointi

Tämä tekniikka ennustaa puuttuvat arvot harvassa matriisissa. Suositusjärjestelmien yhteydessä Matrix Factorization ennustaa niiden tuotteiden arvosanat, joita käyttäjä ei ole vielä ostanut tai arvioinut.

ii. Syväoppiminen

Tämä tekniikka sisältää neuroverkkojen kouluttamisen oppimaan monimutkaisia ​​kaavoja ja suhteita datasta. Suositusjärjestelmissä syväoppiminen voi oppia tekijät, jotka vaikuttavat käyttäjän mieltymyksiin tai käyttäytymiseen.

iii. Association Rule Mining

Se on tiedonlouhintatekniikka, joka voi löytää kuvioita ja suhteita tietojoukon kohteiden välillä. Suositusjärjestelmissä Association Rule Mining voi tunnistaa tuoteryhmät, joita ostetaan usein yhdessä, ja suositella näitä tuotteita käyttäjille.

Nämä algoritmit voidaan toteuttaa tehokkaasti käyttämällä kirjastoja, kuten Yllätys, Scikit-learn, TensorFlow ja PyTorch.

7. Hyperparametrien viritys

Suositusjärjestelmän suorituskyvyn optimoimiseksi viritetään hyperparametreja, kuten oppimisnopeus, regularisoinnin voimakkuus ja piilotettujen kerrosten lukumäärä hermoverkossa. Tämä tekniikka sisältää erilaisten hyperparametrien yhdistelmien testaamisen ja parhaan suorituskyvyn antavan yhdistelmän valitsemisen.

8. Mallin arviointi

Mallin arviointi on ratkaisevan tärkeää sen varmistamiseksi, että suositusjärjestelmä on tarkka ja tehokas suositusten luomisessa. Arviointimittarit, kuten tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet, voivat mitata järjestelmän tarkkuutta ja tehokkuutta.

9. Mallin käyttöönotto

Kun suositusjärjestelmä on kehitetty ja arvioitu, viimeinen vaihe on ottaa se käyttöön tuotantoympäristössä ja tuoda se asiakkaiden käyttöön.

Käyttöönotto voidaan tehdä käyttämällä talon sisäisiä palvelimia tai pilvipohjaisia ​​alustoja, kuten Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ja Google Cloud.

Esimerkiksi AWS tarjoaa erilaisia ​​palveluita, kuten Amazon S3, Amazon EC2ja Amazonin koneoppiminen, jota voidaan käyttää suositusjärjestelmän käyttöönottoon ja skaalaamiseen. Säännöllinen huolto ja päivitykset on myös suoritettava uusimpien asiakastietojen perusteella, jotta varmistetaan, että järjestelmä toimii jatkuvasti tehokkaasti.

Katso lisää näkemyksiä tekoälystä ja koneoppimisesta unite.ai.