Maailmanlaajuinen asiakasdatan tuotanto kasvaa ennennäkemättömällä tahdilla. Yritykset hyödyntävät tekoälyä ja koneoppimista tämän datan innovatiivisessa hyödyntämisessä. Koneoppimiseen perustuva suosittelujärjestelmä voi hyödyntää asiakasdataa tehokkaasti henkilökohtaistaan käyttökokemusta, lisätä sitoutumista ja pidättävyyttä ja lopulta lisätä myyntiä.

Esimerkiksi vuonna 2021 Netflix (NFLX ) raportoi, että sen suosittelujärjestelmä auttoi lisäämään liikevaihtoa 1 miljardilla dollarilla vuodessa. Amazon (AMZN ) on toinen yritys, joka hyödyntää henkilökohtaisia suosituksia asiakkailleen. Vuonna 2021 Amazon raportoi, että sen suosittelujärjestelmä auttoi lisäämään myyntiä 35 %.

Tässä artikkelissa tutustumme suosittelujärjestelmiin yksityiskohtaisesti ja tarjoamme vaiheittaisen prosessin suosittelujärjestelmän rakentamiseksi koneoppimisen avulla.

Mikä on Suosittelujärjestelmä?

Suosittelujärjestelmä on algoritmi, joka käyttää data-analyysiä ja koneoppimistekniikoita ehdottamaan asiakkaille relevanttia tietoa (elokuvia, videoita, tuotteita), jota he saattavat pitää kiinnostavana. 

Nämä järjestelmät analysoivat suuria määriä dataa asiakkaiden menneisyyden käyttäytymisestä, mieltymyksistä ja kiinnostuksista käyttäen koneoppimisalgoritmeja kuten klusterointia, yhteisöllistä suodatusta ja syviä neuroverkkoja luomaan henkilökohtaisia suosituksia.

Netflix, Amazon ja Spotify ovat tunnettuja esimerkkejä vahvoista suosittelujärjestelmistä. Netflix antaa henkilökohtaisia elokuvasuosituksia, Amazon suosittelee tuotteita menneisyyden ostoshistorian ja selaushistorian perusteella, ja Spotify tarjoaa henkilökohtaisia soittolistoja ja kappaleiden suosituksia kuunteluhistorian ja mieltymysten perusteella.

Vaiheittainen Prosessi Suosittelujärjestelmän Rakentamiseksi Koneoppimisen Avulla

1. Ongelman Määrittely & Tavoitteen Muotoilu

Ensimmäinen vaihe on määritellä selvästi ongelma, jonka suosittelujärjestelmä ratkaisee. Esimerkiksi haluamme rakentaa Amazon-tyylisen suosittelujärjestelmän, joka suosittelee tuotteita asiakkaille heidän menneisyyden ostoshistorian ja selaushistorian perusteella.

Hyvin määritelty tavoite auttaa määrittämään tarvittavan datan, valitsemaan sopivan koneoppimismallin ja arvioimaan suosittelujärjestelmän suorituskykyä.

2. Datankeruu & Esikäsittely

Seuraava vaihe on kerätä dataa asiakkaiden käyttäytymisestä, kuten heidän menneisyyden ostoista, selaushistoriasta, arvostelusta ja arvosanoista. Suurten liiketoimintadatamääritysten prosessointiin voidaan käyttää Apache Hadoopia ja Apache Sparkia.

Datankeruun jälkeen data-insinöörit esikäsittelevät ja analysoivat tätä dataa. Tässä vaiheessa data puhdistetaan, duplikaatit poistetaan ja puuttuvat arvot käsitellään. Lisäksi data muunnetaan koneoppimisalgoritmeja varten sopivaan muotoon.

Tässä on joitakin suosittuja Python-pohjaisia datankeruu- ja esikäsittelykirjastoja:

• Pandas: Tarjoaa menetelmiä datan manipulointiin, muunnokseen ja analyysiin
• NumPy: Tarjoaa voimakkaita numeerisia laskutoimituksia matriiseille ja taulukoille.

3. Tutkimuksellinen Data-analyysi

Tutkimuksellinen data-analyysi auttaa ymmärtämään datan jakautumista ja suhteita muuttujien välillä, mikä voidaan käyttää parempien suositusten luomiseen.

Esimerkiksi voit visualisoida, mitkä tuotteet myyvät eniten viimeisen neljänneksen aikana. Tai mitkä tuotteet myyvät enemmän, kun asiakkaat ostavat tietyn tuotteen, kuten leipä ja voita.

Tässä on joitakin suosittuja Python-kirjastoja tutkimukselliseen data-analyysiin:

• Matplotlib: Tarjoaa data-visualisointimenetelmiä erilaisten kaavioiden, kuten histogrammien, piste- ja viivakaavioiden, piirrosten ja yms. luomiseen.
• Seaborn: Tarjoaa menetelmiä edistyneempien visualisointien, kuten lämpökarttojen ja pari-kaavioiden, luomiseen.
• Pandas Profiling: Luo raportin, joka sisältää kuvailevat tilastot ja visualisoinnit kullekin muuttujalle datassa.

4. Ominaisuuden Kehittäminen

Ominaisuuden kehittäminen käsittää valitsemisen parhaiten soveltuvat ominaisuudet koneoppimismallin koulutukseen. Tässä vaiheessa luodaan uusia ominaisuuksia tai muunnetaan olemassa olevia ominaisuuksia, jotta ne soveltuvat paremmin suosittelujärjestelmään.

Esimerkiksi asiakasdatassa ominaisuudet kuten tuotearvostelut, ostotaajuus ja asiakasdemografia ovat relevantimmpia luotaessa tarkkaa suosittelujärjestelmää.

Tässä on joitakin suosittuja Python-kirjastoja ominaisuuden kehittämiseen:

• Scikit-learn: Sisältää työkaluja ominaisuuden valintaan ja ominaisuuden poistoon, kuten pääkomponenttianalyysi (PCA) ja ominaisuusryhmittely.
• Category Encoders: Tarjoaa menetelmiä kategorisen muuttujan koodaamiseen, eli muuttamiseen numeeriseksi ominaisuudeksi.

5. Mallin Valinta

Mallin valinnan tavoitteena on valita paras koneoppimisalgoritmi, joka voi tarkasti ennustaa tuotteita, joita asiakas on todennäköisesti ostava tai elokuvaa, jota he todennäköisesti katselevat, heidän menneisyyden käyttäytymisen perusteella.

Jotkut näistä algoritmeista ovat:

i. Yhteisöllinen Suodatus

Yhteisöllinen suodatus on suosittu suosittelutekniikka, joka olettaa, että käyttäjät, jotka jakavat samat mieltymykset, ovat todennäköisesti ostavat samanlaisia tuotteita tai tuotteita, jotka jakavat samat ominaisuudet.

ii. Sisällön Perustuva Suodatus

Tässä lähestymistavassa analyysoidaan tuotteiden ominaisuuksia, kuten brändiä, kategoriaa tai hintaa, ja suositellaan tuotteita, jotka vastaavat käyttäjän mieltymyksiä.

iii. Hybridi Suodatus

Hybridi suodatus yhdistää yhteisöllisen suodatuksen ja sisällön perustuvan suodatuksen tekniikoita ylittääkseen heidän rajoituksensa hyödyntämällä heidän vahvuuksiaan ja tarjoamalla tarkempia suosituksia.

6. Mallin Koulutus

Tässä vaiheessa data jaetaan koulutus- ja testidataksi ja käytetään sopivinta algoritmia kouluttamaan suosittelumallia. Jotkut suosittuja suosittelujärjestelmän koulutusalgoritmeja ovat:

i. Matriisifaktorointi

Tässä tekniikassa ennustetaan puuttuvia arvoja harvassa matriisissa. Suosittelujärjestelmän kontekstissa matriisifaktorointi ennustaa tuotteiden arvosteluita, joita käyttäjä ei ole vielä ostanut tai arvostellut.

ii. Syvä Oppiminen

Tässä tekniikassa koulutetaan neuroverkkoja oppimaan monimutkaisia kuvioita ja suhteita datassa. Suosittelujärjestelmissä syvä oppiminen voi oppia tekijöitä, jotka vaikuttavat käyttäjän mieltymyksiin tai käyttäytymiseen.

iii. Assosiaatiosääntöjen Kaivuu

Tässä on data-kaivuutekniikka, joka voi löytää kuvioita ja suhteita tuotteiden välillä datassa. Suosittelujärjestelmissä assosiaatiosääntöjen kaivuu voi löytää ryhmiä tuotteita, jotka ovat usein ostettu yhdessä, ja suositella näitä tuotteita käyttäjille.

Nämä algoritmit voidaan toteuttaa tehokkaasti kirjastojen avulla, kuten Surprise, Scikit-learn, TensorFlow ja PyTorch.

7. Hyperparametrien Säätö

Suosittelujärjestelmän suorituskyvyn optimoimiseksi hyperparametrit, kuten oppimisnopeus, sääntövoima ja neuroverkon piilokerrosten määrä, säätövät. Tässä tekniikassa testataan eri hyperparametrien yhdistelmiä ja valitaan se yhdistelmä, joka antaa parhaimman suorituskyvyn.

8. Mallin Arviointi

Mallin arviointi on kriittinen varmistamaan, että suosittelujärjestelmä on tarkka ja tehokas suosituksien luomisessa. Arviointimitat, kuten tarkkuus, palautus ja F1-lukema, voidaan käyttää suosittelujärjestelmän tarkkuuden ja tehokkuuden mittaamiseen.

9. Mallin Käyttöönotto

Kun suosittelujärjestelmä on kehitetty ja arvioitu, viimeinen vaihe on ottaa se käyttöön tuotantoympäristössä ja tehdä se käyttäjille saatavaksi.

Käyttöönotto voidaan tehdä joko omilla palvelimilla tai pilvipohjaisilla alustoilla, kuten Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ja Google Cloud.

Esimerkiksi AWS tarjoaa useita palveluita, kuten Amazon S3, Amazon EC2 ja Amazon Machine Learning, joita voidaan käyttää suosittelujärjestelmän käyttöönottoon ja skaalauttamiseen. Säännöllinen ylläpito ja päivitykset tulisi myös tehdä uusimman asiakasdatan perusteella varmistamaan, että järjestelmä toimii tehokkaasti ympäri vuorokauden.

Lisätietoja tekoälystä ja koneoppimisesta löydät unite.ai:sta.