De wereldwijde generatie van klantgegevens neemt in een ongekend tempo toe. Bedrijven maken gebruik van AI en machine learning om deze gegevens op innovatieve manieren te gebruiken. Een door ML aangedreven aanbevelingssysteem kan klantgegevens effectief gebruiken om de gebruikerservaring te personaliseren, de betrokkenheid en retentie te vergroten en uiteindelijk een grotere omzet te genereren.

In 2021 bijvoorbeeld Netflix meldde dat zijn aanbevelingssysteem hielp de omzet met $ 1 miljard per jaar te verhogen. Amazon is een ander bedrijf dat baat heeft bij het geven van gepersonaliseerde aanbevelingen aan zijn klanten. 2021, Amazone meldde dat het aanbevelingssysteem de verkoop met 35% hielp verhogen.

In dit artikel gaan we in detail in op aanbevelingssystemen en bieden we een stapsgewijs proces voor het bouwen van een aanbevelingssysteem met behulp van machine learning.

Wat is een aanbevelingssysteem?

Een aanbevelingssysteem is een algoritme dat data-analyse en machine learning-technieken gebruikt om relevante informatie (films, video's, items) aan gebruikers voor te stellen die ze mogelijk interessant vinden. 

Deze systemen analyseren grote hoeveelheden gegevens over het gedrag, de voorkeuren en interesses van gebruikers in het verleden machine learning algoritmen zoals clustering, collaboratieve filtering en diepe neurale netwerken om gepersonaliseerde aanbevelingen te genereren.

Netflix, Amazon en Spotify zijn bekende voorbeelden van robuuste aanbevelingssystemen. Netflix geeft gepersonaliseerde filmsuggesties, Amazon stelt producten voor op basis van eerdere aankopen en browsegeschiedenis, en Spotify biedt gepersonaliseerde afspeellijsten en liedjessuggesties op basis van luistergeschiedenis en voorkeuren.

Stapsgewijs proces om een ​​aanbevelingssysteem te bouwen met behulp van machine learning

1. Probleemidentificatie en doelformulering

De eerste stap is het duidelijk definiëren van het probleem dat het aanbevelingssysteem zal oplossen. We willen bijvoorbeeld een Amazon-achtig aanbevelingssysteem bouwen dat producten aan klanten voorstelt op basis van hun eerdere aankopen en browsegeschiedenis.

Een goed gedefinieerd doel helpt bij het bepalen van de vereiste gegevens, het selecteren van de juiste machine learning-modellen en het evalueren van de prestaties van het aanbevelingssysteem.

2. Gegevensverzameling en voorbewerking

De volgende stap is het verzamelen van gegevens over klantgedrag, zoals eerdere aankopen, browsegeschiedenis, recensies en beoordelingen. Voor het verwerken van grote hoeveelheden bedrijfsgegevens kunnen wij gebruik maken van Apache Hadoop en Apache Spark.

Na het verzamelen van de gegevens, verwerken en analyseren de data-ingenieurs deze gegevens. Deze stap omvat het opschonen van de gegevens, het verwijderen van duplicaten en het afhandelen van ontbrekende waarden. Ook zetten de data-engineers deze gegevens om in een formaat dat geschikt is voor machine learning-algoritmen.

Hier zijn enkele populaire op Python gebaseerde bibliotheken voor gegevensvoorverwerking:

• Pandas: biedt methoden voor gegevensmanipulatie, transformatie en analyse
• NumPy: Biedt krachtige numerieke berekeningen voor arrays en matrices.

3. Verkennende gegevensanalyse

Exploratory Data Analysis (EDA) helpt de gegevensdistributie en relaties tussen variabelen te begrijpen, wat kan worden gebruikt om betere aanbevelingen te genereren.

U kunt bijvoorbeeld visualiseren welke artikelen het afgelopen kwartaal het meest zijn verkocht. Of welke artikelen meer worden verkocht als de klanten een specifiek artikel kopen, zoals eieren die meer met brood en boter worden verkocht.

Hier zijn enkele populaire Python-bibliotheken voor het uitvoeren van verkennende gegevensanalyse:

• matplotlib: Biedt methoden voor gegevensvisualisatie om verschillende grafieken te maken, zoals histogrammen, spreidingsdiagrammen, cirkeldiagrammen, enz.
• zeegeborene: Biedt methoden om meer geavanceerde visualisaties te maken, zoals heatmaps en paarplots.
• Panda's profileren: Genereert een rapport met beschrijvende statistieken en visualisaties voor elke variabele in een dataset.

4. Functie-engineering

Feature engineering omvat het selecteren van de meest geschikte functies om uw machine learning-model te trainen. Deze stap omvat het creëren van nieuwe functies of het transformeren van bestaande functies om ze geschikter te maken voor het aanbevelingssysteem.

Binnen klantgegevens zijn functies zoals productbeoordelingen, aankoopfrequentie en demografische klantgegevens bijvoorbeeld relevanter voor het bouwen van een nauwkeurig aanbevelingssysteem.

Hier zijn enkele populaire Python-bibliotheken voor het uitvoeren van feature-engineering:

• Scikit leren: Bevat hulpmiddelen voor functieselectie en functie-extractie, zoals Principal Component Analysis (PCA) en Feature Agglomeration.
• Categorie encoders: biedt methoden voor het coderen van categorische variabelen, dwz het omzetten van categorische variabelen in numerieke kenmerken.

5. Modelselectie

Het doel van modelselectie is om het beste machine learning-algoritme te kiezen dat nauwkeurig kan voorspellen welke producten een klant waarschijnlijk zal kopen of een film die hij waarschijnlijk zal bekijken op basis van zijn gedrag in het verleden.

Sommige van deze algoritmen zijn:

i. Gezamenlijk filteren

Collaborative filtering is een populaire aanbevelingstechniek, die ervan uitgaat dat gebruikers met vergelijkbare voorkeuren hoogstwaarschijnlijk vergelijkbare producten zullen kopen, of dat producten met vergelijkbare kenmerken hoogstwaarschijnlijk door de klanten zullen worden gekocht.

ii. Op inhoud gebaseerde filtering

Deze aanpak omvat het analyseren van de kenmerken van producten, zoals het merk, de categorie of de prijs, en het aanbevelen van producten die overeenkomen met de voorkeuren van een gebruiker.

iii. Hybride filtering

Hybride filtering combineert collaboratieve filtering en op inhoud gebaseerde filtertechnieken om hun beperkingen te overwinnen door gebruik te maken van hun sterke punten om nauwkeurigere aanbevelingen te doen.

6. Modeltraining

Deze stap omvat het verdelen van de gegevens in trainings- en testsets en het gebruik van het meest geschikte algoritme trein het aanbevelingsmodel. Enkele van de populaire trainingsalgoritmen van het aanbevelingssysteem zijn:

i. Matrix-factorisatie

Deze techniek voorspelt ontbrekende waarden in een schaarse matrix. In de context van aanbevelingssystemen voorspelt Matrix Factorization de beoordelingen van producten die een gebruiker nog niet heeft gekocht of beoordeeld.

ii. Diep leren

Deze techniek omvat het trainen van neurale netwerken om complexe patronen en relaties in de gegevens te leren. In aanbevelingssystemen kan diep leren de factoren leren die van invloed zijn op de voorkeur of het gedrag van een gebruiker.

iii. Vereniging Regel Mijnbouw

Het is een dataminingtechniek die patronen en relaties tussen items in een dataset kan ontdekken. In aanbevelingssystemen kan Association Rule Mining groepen producten identificeren die vaak samen worden gekocht en deze producten aanbevelen aan gebruikers.

Deze algoritmen kunnen effectief worden geïmplementeerd met behulp van bibliotheken zoals Verrassing, Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch.

7. Hyperparameter afstemmen

Om de prestaties van het aanbevelingssysteem te optimaliseren, worden hyperparameters, zoals het leertempo, de regularisatiekracht en het aantal verborgen lagen in een neuraal netwerk, afgestemd. Deze techniek omvat het testen van verschillende combinaties van hyperparameters en het selecteren van de combinatie die de beste prestaties geeft.

8. Modelevaluatie

Modelevaluatie is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat het aanbevelingssysteem nauwkeurig en effectief is bij het genereren van aanbevelingen. Evaluatiestatistieken zoals precisie, herinnering en F1-score kunnen de nauwkeurigheid en effectiviteit van het systeem meten.

9. Modelimplementatie

Nadat het aanbevelingssysteem is ontwikkeld en geëvalueerd, is de laatste stap om het in een productieomgeving te implementeren en beschikbaar te maken voor klanten.

Implementatie kan worden gedaan met behulp van interne servers of cloudgebaseerde platforms zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure en Google Cloud.

Zo levert AWS verschillende diensten zoals Amazon S3, Amazon EC2 en Amazon machinaal leren, die kan worden gebruikt om het aanbevelingssysteem te implementeren en te schalen. Regelmatig onderhoud en updates moeten ook worden uitgevoerd op basis van de meest recente klantgegevens om ervoor te zorgen dat het systeem in de loop van de tijd effectief blijft presteren.

Ontdek voor meer inzichten over AI en machine learning verenigen.ai.