De wereldwijde generatie van klantgegevens neemt een ongekende vlucht. Bedrijven gebruiken AI en machine learning om deze gegevens op innovatieve wijze te benutten. Een aanbevelingssysteem dat gebruik maakt van machine learning kan klantgegevens effectief gebruiken om de gebruikerservaring te personaliseren, betrokkenheid en retentie te verhogen en uiteindelijk meer verkoop te stimuleren.

Om een voorbeeld te geven, rapporteerde Netflix (NFLX ) in 2021 dat haar aanbevelingssysteem de omzet met $1 miljard per jaar verhoogde. Amazon (AMZN ) is een ander bedrijf dat profiteert van het bieden van gepersonaliseerde aanbevelingen aan haar klanten. In 2021 rapporteerde Amazon dat haar aanbevelingssysteem de verkoop met 35% verhoogde.

In dit artikel zullen we aanbevelingssystemen in detail onderzoeken en een stap-voor-stap-proces beschrijven voor het bouwen van een aanbevelingssysteem met behulp van machine learning.

Wat is een aanbevelingssysteem?

Een aanbevelingssysteem is een algoritme dat gegevensanalyse en machine learning-technieken gebruikt om relevante informatie (films, video’s, artikelen) aan gebruikers te suggereren die ze interessant zouden kunnen vinden.

Deze systemen analyseren grote hoeveelheden gegevens over het verleden van gebruikers, voorkeuren en interesses met behulp van machine learning-algoritmes zoals clustering, collaboratieve filtering en diepe neurale netwerken om gepersonaliseerde aanbevelingen te genereren.

Netflix, Amazon en Spotify zijn bekende voorbeelden van robuuste aanbevelingssystemen. Netflix biedt gepersonaliseerde filmsuggesties, Amazon suggereert producten op basis van eerdere aankopen en browsingsgeschiedenis, en Spotify biedt gepersonaliseerde playlists en liedjesuggesties op basis van luistergeschiedenis en voorkeuren.

Stap-voor-stap-proces voor het bouwen van een aanbevelingssysteem met behulp van machine learning

1. Probleemidentificatie en doelstelling

De eerste stap is om het probleem dat het aanbevelingssysteem moet oplossen duidelijk te definiëren. Bijvoorbeeld, we willen een aanbevelingssysteem bouwen dat producten aan klanten suggereert op basis van hun eerdere aankopen en browsingsgeschiedenis.

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

2. Gegevensverzameling en -voorbereiding

De volgende stap is om gegevens over klantgedrag te verzamelen, zoals hun eerdere aankopen, browsingsgeschiedenis, beoordelingen en ratings. Om grote hoeveelheden bedrijfsgegevens te verwerken, kunnen we Apache Hadoop en Apache Spark gebruiken.

Nadat de gegevens zijn verzameld, worden ze door data-engineers voorbereid en geanalyseerd. Deze stap omvat het schoonmaken van de gegevens, het verwijderen van dubbele gegevens en het omgaan met ontbrekende waarden. Ook worden de gegevens getransformeerd in een formaat dat geschikt is voor machine learning-algoritmes.

Hier zijn enkele populaire Python-gebaseerde bibliotheken voor gegevensvoorbereiding:

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

3. Verkennende gegevensanalyse

Verkennende gegevensanalyse (EDA) helpt bij het begrijpen van de gegevensverdeling en de relaties tussen variabelen, die kunnen worden gebruikt om betere aanbevelingen te genereren.

Bijvoorbeeld, u kunt visualiseren welke artikelen het meest worden verkocht in het laatste kwartaal. Of welke artikelen vaker worden verkocht wanneer klanten een specifiek artikel kopen, zoals eieren die vaker worden verkocht met brood en boter.

Hier zijn enkele populaire Python-bibliotheken voor verkennende gegevensanalyse:

• Matplotlib: biedt methoden voor gegevensvisualisatie om verschillende soorten grafieken te maken, zoals histogrammen, scatterplots, pie-charts, enz.
• Seaborn: biedt methoden om meer geavanceerde visualisaties te maken, zoals heatmaps en pair plots.
• Pandas Profiling: genereert een rapport met beschrijvende statistieken en visualisaties voor elke variabele in een dataset.

4. Functie-engineering

Functie-engineering omvat het selecteren van de beste functies om uw machine learning-model te trainen. Deze stap omvat het maken van nieuwe functies of het transformeren van bestaande functies om ze meer geschikt te maken voor het aanbevelingssysteem.

Bijvoorbeeld, binnen klantgegevens zijn functies zoals productbeoordelingen, aankoopfrequentie en klantdemografie meer relevant voor het bouwen van een nauwkeurig aanbevelingssysteem.

Hier zijn enkele populaire Python-bibliotheken voor functie-engineering:

• Scikit-learn: bevat tools voor functieselectie en functie-extractie, zoals Principal Component Analysis (PCA) en Feature Agglomeration.
• Category Encoders: biedt methoden voor het encoderen van categorische variabelen, d.w.z. het omzetten van categorische variabelen in numerieke functies.

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 welke film hij waarschijnlijk zal kijken op basis van zijn eerdere gedrag.

Enkele van deze algoritmes zijn:

i. Collaboratieve filtering

Collaboratieve filtering is een populaire aanbevelingstechniek, die ervan uitgaat dat gebruikers die soortgelijke voorkeuren delen, waarschijnlijk soortgelijke producten zullen kopen, of producten die soortgelijke functies hebben, waarschijnlijk door klanten zullen worden gekocht.

ii. Inhoudsgebaseerde filtering

Deze benadering omvat het analyseren van de attributen 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 inhoudsgebaseerde filteringstechnieken om hun beperkingen te overwinnen door hun sterke punten te benutten om nauwkeurigere aanbevelingen te bieden.

6. Modeltraining

Deze stap omvat het splitsen van de gegevens in trainings- en testsets en het gebruik van het meest geschikte algoritme om het aanbevelingsmodel te trainen. Enkele van de populaire aanbevelingssysteemtrainingsalgoritmes zijn:

i. Matrixfactorisatie

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

ii. Diepe leer

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

iii. Associatieregelmining

Het is een techniek voor datamining die patronen en relaties tussen artikelen in een dataset kan ontdekken. In aanbevelingssystemen kan associatieregelmining groepen van producten identificeren die vaak samen worden gekocht en deze producten aanbevelen aan gebruikers.

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

7. Hyperparameterafstemming

Om de prestaties van het aanbevelingssysteem te optimaliseren, worden hyperparameters zoals de leerfactor, de sterkte van de regularisatie en het aantal verborgen lagen in een neuronaal netwerk afgestemd. Deze techniek omvat het testen van verschillende combinaties van hyperparameters en het selecteren van de combinatie die de beste prestaties levert.

8. Modelbeoordeling

Modelbeoordeling is essentieel om ervoor te zorgen dat het aanbevelingssysteem nauwkeurig en effectief is in het genereren van aanbevelingen. Beoordelingscriteria zoals precisie, recall 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 het beschikbaar te maken voor klanten.

Implementatie kan worden gedaan met behulp van in-house-servers of cloud-gebaseerde platforms zoals Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure en Google Cloud.

Bijvoorbeeld, AWS biedt verschillende diensten zoals Amazon S3, Amazon EC2 en Amazon Machine Learning, die kunnen worden gebruikt om het aanbevelingssysteem te implementeren en te schalen. Regelmatig onderhoud en updates moeten ook worden uitgevoerd op basis van de laatste klantgegevens om ervoor te zorgen dat het systeem effectief blijft functioneren.

Voor meer inzichten over AI en machine learning, bezoek unite.ai.