La generazione di dati dei clienti a livello globale sta aumentando a un ritmo senza precedenti. Le aziende stanno sfruttando l’intelligenza artificiale e il machine learning per utilizzare questi dati in modi innovativi. Un sistema di raccomandazione basato su machine learning può utilizzare i dati dei clienti in modo efficace per personalizzare l’esperienza utente, aumentare l’engagement e la retention, e alla fine generare maggiori vendite.

Ad esempio, nel 2021, Netflix (NFLX ) ha riferito che il suo sistema di raccomandazione ha aiutato ad aumentare le entrate di 1 miliardo di dollari all’anno. Amazon (AMZN ) è un’altra azienda che trae beneficio dalla fornitura di raccomandazioni personalizzate ai suoi clienti. Nel 2021, Amazon ha riferito che il suo sistema di raccomandazione ha aiutato ad aumentare le vendite del 35%.

In questo articolo, esploreremo i sistemi di raccomandazione nel dettaglio e forniremo un processo passo-passo per costruire un sistema di raccomandazione utilizzando il machine learning.

Che cos’è un Sistema di Raccomandazione?

Un sistema di raccomandazione è un algoritmo che utilizza l’analisi dei dati e le tecniche di machine learning per suggerire informazioni rilevanti (film, video, articoli) agli utenti che potrebbero trovare interessanti.

Questi sistemi analizzano grandi quantità di dati sui comportamenti passati, le preferenze e gli interessi degli utenti utilizzando algoritmi di machine learning come il clustering, il filtering collaborativo e le reti neurali profonde per generare raccomandazioni personalizzate.

Netflix, Amazon e Spotify sono esempi ben noti di sistemi di raccomandazione robusti. Netflix fornisce suggerimenti di film personalizzati, Amazon suggerisce prodotti in base agli acquisti e alla storia di navigazione passati, e Spotify fornisce playlist e suggerimenti di canzoni personalizzati in base alla storia di ascolto e alle preferenze.

Processo Passo-passo per Costruire un Sistema di Raccomandazione Utilizzando Machine Learning

1. Identificazione del Problema e Formulazione dell’Obiettivo

Il primo passo è definire chiaramente il problema che il sistema di raccomandazione risolverà. Ad esempio, vogliamo costruire un sistema di raccomandazione simile ad Amazon che suggerisce prodotti ai clienti in base ai loro acquisti e alla storia di navigazione passati.

Un obiettivo ben definito aiuta a determinare i dati richiesti, a selezionare i modelli di machine learning appropriati e a valutare le prestazioni del sistema di raccomandazione.

2. Raccolta e Pre-elaborazione dei Dati

Il passo successivo è raccogliere dati sul comportamento dei clienti, come gli acquisti passati, la storia di navigazione, le recensioni e le valutazioni. Per elaborare grandi quantità di dati aziendali, possiamo utilizzare Apache Hadoop e Apache Spark.

Dopo la raccolta dei dati, gli ingegneri dei dati li pre-elaborano e li analizzano. Questo passo include la pulizia dei dati, la rimozione dei duplicati e la gestione dei valori mancanti. Inoltre, gli ingegneri dei dati trasformano questi dati in un formato adatto per gli algoritmi di machine learning.

Ecco alcune librerie di pre-elaborazione dei dati basate su Python:

• Pandas: Fornisce metodi per la manipolazione, la trasformazione e l’analisi dei dati
• NumPy: Fornisce calcoli numerici potenti per array e matrici.

3. Analisi Esplorativa dei Dati

L’analisi esplorativa dei dati aiuta a comprendere la distribuzione dei dati e le relazioni tra le variabili, che possono essere utilizzate per generare raccomandazioni migliori.

Ad esempio, puoi visualizzare quali articoli sono stati venduti di più nell’ultimo trimestre. O quali articoli sono stati venduti di più quando i clienti hanno acquistato un articolo specifico, come le uova sono state vendute di più con il burro e il pane.

Ecco alcune librerie di analisi esplorativa dei dati basate su Python:

• Matplotlib: Fornisce metodi di visualizzazione dei dati per creare diversi tipi di grafici come istogrammi, scatterplot, grafici a torta, ecc.
• Seaborn: Fornisce metodi per creare visualizzazioni più avanzate come heatmap e pair plot.
• Pandas Profiling: Genera un rapporto con statistiche descrittive e visualizzazioni per ogni variabile nel set di dati.

4. Ingegneria delle Caratteristiche

L’ingegneria delle caratteristiche consiste nel selezionare le caratteristiche più adatte per addestrare il modello di machine learning. Questo passo include la creazione di nuove caratteristiche o la trasformazione di quelle esistenti per renderle più adatte per il sistema di raccomandazione.

Ad esempio, all’interno dei dati dei clienti, caratteristiche come le valutazioni dei prodotti, la frequenza di acquisto e le caratteristiche demografiche dei clienti sono più rilevanti per costruire un sistema di raccomandazione accurato.

Ecco alcune librerie di ingegneria delle caratteristiche basate su Python:

• Scikit-learn: Include strumenti per la selezione delle caratteristiche e l’estrazione delle caratteristiche, come l’analisi dei componenti principali (PCA) e l’agglomerazione delle caratteristiche.
• Category Encoders: Fornisce metodi per codificare le variabili categoriche, ovvero convertire le variabili categoriche in caratteristiche numeriche.

5. Selezione del Modello

L’obiettivo della selezione del modello è scegliere l’algoritmo di machine learning più adatto per prevedere con accuratezza i prodotti che un cliente è probabile acquistare o un film che è probabile guardare in base al suo comportamento passato.

Alcuni di questi algoritmi sono:

i. Filtering Collaborativo

Il filtering collaborativo è una tecnica di raccomandazione popolare, che presume che gli utenti che condividono preferenze simili acquisteranno probabilmente prodotti simili, o prodotti che condividono caratteristiche simili saranno probabilmente acquistati dai clienti.

ii. Filtering Basato sul Contenuto

Questo approccio consiste nell’analizzare gli attributi dei prodotti, come il marchio, la categoria o il prezzo, e raccomandare prodotti che corrispondono alle preferenze dell’utente.

iii. Filtering Ibrido

Il filtering ibrido combina il filtering collaborativo e il filtering basato sul contenuto per superare le loro limitazioni, sfruttando le loro forze per fornire raccomandazioni più accurate.

6. Addestramento del Modello

Questo passo consiste nel dividere i dati in set di addestramento e di test e utilizzare l’algoritmo più adatto per addestrare il modello di raccomandazione. Alcuni degli algoritmi di addestramento del sistema di raccomandazione più popolari includono:

i. Fattorizzazione della Matrice

Questa tecnica prevede i valori mancanti in una matrice sparsa. Nel contesto dei sistemi di raccomandazione, la fattorizzazione della matrice prevede le valutazioni dei prodotti che un utente non ha ancora acquistato o valutato.

ii. Deep Learning

Questa tecnica consiste nell’addestrare reti neurali per apprendere modelli e relazioni complessi nei dati. Nei sistemi di raccomandazione, il deep learning può apprendere i fattori che influenzano le preferenze o il comportamento dell’utente.

iii. Mining di Regole di Associazione

È una tecnica di data mining che può scoprire modelli e relazioni tra gli articoli in un set di dati. Nei sistemi di raccomandazione, il mining di regole di associazione può identificare gruppi di prodotti che sono frequentemente acquistati insieme e raccomandare questi prodotti agli utenti.

Questi algoritmi possono essere implementati efficacemente utilizzando librerie come Surprise, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.

7. Regolazione dei Hyperparametri

Per ottimizzare le prestazioni del sistema di raccomandazione, gli hyperparametri come la velocità di apprendimento, la forza di regolarizzazione e il numero di layer nascosti in una rete neurale vengono regolati. Questa tecnica consiste nel testare diverse combinazioni di hyperparametri e selezionare la combinazione che fornisce le migliori prestazioni.

8. Valutazione del Modello

La valutazione del modello è critica per assicurarsi che il sistema di raccomandazione sia accurato e efficace nel generare raccomandazioni. Metriche di valutazione come la precisione, la recall e il punteggio F1 possono misurare l’accuratezza e l’efficacia del sistema.

9. Distribuzione del Modello

Una volta sviluppato e valutato il sistema di raccomandazione, l’ultimo passo è distribuirlo in un ambiente di produzione e renderlo disponibile ai clienti.

La distribuzione può essere effettuata utilizzando server interni o piattaforme basate su cloud come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud.

Ad esempio, AWS fornisce diversi servizi come Amazon S3, Amazon EC2 e Amazon Machine Learning, che possono essere utilizzati per distribuire e scalare il sistema di raccomandazione. La manutenzione regolare e gli aggiornamenti dovrebbero anche essere eseguiti in base ai dati dei clienti più recenti per assicurarsi che il sistema continui a funzionare efficacemente nel tempo.

Per ulteriori informazioni sull’intelligenza artificiale e il machine learning, esplora unite.ai.