Den globale kundedata-genereringen øker i en uforutsett rate. Selskaper utnytter AI og maskinlæring for å bruke denne dataen på innovative måter. Et ML-drevet anbefalingssystem kan bruke kundedata effektivt til å tilpasse brukeropplevelsen, øke engasjement og gjenværende, og til slutt drive større salg.

For eksempel rapporterte Netflix (NFLX ) i 2021 at deres anbefalingssystem hjalp til å øke inntekten med 1 milliard dollar per år. Amazon (AMZN ) er et annet selskap som drar nytte av å gi personlige anbefalinger til sine kunder. I 2021 rapporterte Amazon at deres anbefalingssystem hjalp til å øke salget med 35%.

I denne artikkelen skal vi utforske anbefalingssystemer i detalj og gi en steg-for-steg-prosess for å bygge et anbefalingssystem med maskinlæring.

Hva er et anbefalingssystem?

Et anbefalingssystem er en algoritme som bruker dataanalyse og maskinlæringsteknikker til å foreslå relevante informasjon (filmer, videoer, varer) til brukere som de kan finne interessant. 

Disse systemene analyserer store mengder data om brukernes tidligere atferd, preferanser og interesser ved hjelp av maskinlæring-algoritmer som klustering, samarbeidende filtrering og dype neurale nettverk for å generere personlige anbefalinger.

Netflix, Amazon og Spotify er velkjente eksempler på robuste anbefalingssystemer. Netflix gir personlige filmeforslag, Amazon foreslår varer basert på tidligere kjøp og nettleserhistorikk, og Spotify gir personlige spillister og sangforslag basert på lytterhistorikk og preferanser.

Steg-for-steg-prosess for å bygge et anbefalingssystem med maskinlæring

1. Problemet definering og målformulering

Det første steget er å tydelig definere problemet som anbefalingssystemet skal løse. For eksempel ønsker vi å bygge et Amazon-lignende anbefalingssystem som foreslår varer til kunder basert på deres tidligere kjøp og nettleserhistorikk.

En veldefinert mål hjelper med å bestemme hvilken data som er nødvendig, velge riktige maskinlæringsmodeller og evaluere ytelsen til anbefalingssystemet.

2. Datainnsamling og forarbeiding

Det neste steget er å samle inn data om kundeatferd, som tidligere kjøp, nettleserhistorikk, vurderinger og rangeringer. For å prosessere store mengder forretningsdata kan vi bruke Apache Hadoop og Apache Spark.

Etter datainnsamling, forarbeider og analyserer dataingeniørene denne dataen. Dette steget innebærer å rense dataen, fjerne duplikater og håndtere manglende verdier. I tillegg transformerer dataingeniørene denne dataen til et format som er egnet for maskinlæringsalgoritmer.

Her er noen populære Python-baserte dataforarbeidingsbiblioteker:

• Pandas: Tilbyr metoder for datamanipulering, transformasjon og analyse
• NumPy: Tilbyr kraftfulle numeriske beregninger for matriser og arrayer.

3. Utforskende dataanalyse

Utforskende dataanalyse (EDA) hjelper med å forstå datafordelingen og sammenhengene mellom variabler som kan brukes til å generere bedre anbefalinger.

For eksempel kan du visualisere hvilke varer som selges mest i siste kvartal. Eller hvilke varer som selges mer når kundene kjøper en bestemt vare, som egg som selges mer med brød og smør.

Her er noen populære Python-biblioteker for å utføre utforskende dataanalyse:

• Matplotlib: Tilbyr datavisualiseringsmetoder for å lage forskjellige plott som histogrammer, spredningsplott, pie-diagrammer osv.
• Seaborn: Tilbyr metoder for å lage mer avanserte visualiseringer som varme-kart og par-plott.
• Pandas Profiling: Genererer en rapport med deskriptiv statistikk og visualiseringer for hver variabel i en datasett.

4. Egenskapsingeniøri

Egenskapsingeniøri innebærer å velge de beste egenskapene for å trene din maskinlæringsmodell. Dette steget innebærer å lage nye egenskaper eller å transformere eksisterende egenskaper for å gjøre dem mer egnet for anbefalingssystemet.

For eksempel, innenfor kundedata, er egenskaper som produktvurderinger, kjøpefrekvens og kundedemografi mer relevante for å bygge et nøyaktig anbefalingssystem.

Her er noen populære Python-biblioteker for å utføre egenskapsingeniøri:

• Scikit-learn: Inkluderer verktøy for egenskapsseleksjon og egenskapsuttrekk, som Principal Component Analysis (PCA) og Feature Agglomeration.
• Category Encoders: Tilbyr metoder for å kode kategoriske variabler, dvs. å konvertere kategoriske variabler til numeriske egenskaper.

5. Modellseleksjon

Målet med modellseleksjon er å velge den beste maskinlæringsalgoritmen som kan nøyaktig forutsi hvilke varer en kunde sannsynligvis vil kjøpe eller hvilken film de sannsynligvis vil se basert på deres tidligere atferd.

Noen av disse algoritmene er:

i. Samarbeidende filtrering

Samarbeidende filtrering er en populær anbefalingsteknikk, som antar at brukere som deler lignende preferanser sannsynligvis vil kjøpe lignende varer, eller varer som deler lignende egenskaper sannsynligvis vil bli kjøpt av kundene.

ii. Innholdsbasert filtrering

Dette tilnærmingen innebærer å analysere attributtene til varer, som merke, kategori eller pris, og å foreslå varer som matcher en brukers preferanser.

iii. Hybridfiltrering

Hybridfiltrering kombinerer samarbeidende filtrering og innholdsbasert filtreringsteknikker for å overvinne deres begrensninger ved å utnytte deres styrker for å gi mer nøyaktige anbefalinger.

6. Modelltrening

Dette steget innebærer å dele dataen inn i trenings- og testsett og å bruke den mest passende algoritmen til å trene anbefalingssystemet. Noen av de mest populære anbefalingssystemtreningosalgoritmene inkluderer:

i. Matrisefaktorisering

Denne teknikken forutsier manglende verdier i en spars matrise. I sammenheng med anbefalingssystemer, forutsier Matrisefaktorisering vurderingene av varer som en bruker ennå ikke har kjøpt eller vurdert.

ii. Dyplæring

Denne teknikken innebærer å trene neurale nettverk for å lære komplekse mønster og sammenhenger i dataen. I anbefalingssystemer kan dyplæring lære faktorene som påvirker en brukers preferanser eller atferd.

iii. Assosiasjonsregelutvinning

Dette er en datautvinningsmetode som kan oppdage mønster og sammenhenger mellom varer i en datasett. I anbefalingssystemer kan Assosiasjonsregelutvinning identifisere grupper av varer som ofte kjøpes sammen og foreslå disse varene til brukere.

Disse algoritmene kan effektivt implementeres ved hjelp av biblioteker som Surprise, Scikit-learn, TensorFlow og PyTorch.

7. Hyperparameter-justering

For å optimalisere ytelsen til anbefalingssystemet, justeres hyperparametere som læringshastighet, regulariseringstyrke og antall skjulte lag i et neuralt nettverk. Denne teknikken innebærer å teste forskjellige kombinasjoner av hyperparametere og å velge kombinasjonen som gir best ytelse.

8. Modellvurdering

Modellvurdering er kritisk for å sikre at anbefalingssystemet er nøyaktig og effektivt i å generere anbefalinger. Vurderingsmetrikker som presisjon, gjentakelse og F1-score kan måle nøyaktigheten og effektiviteten til systemet.

9. Modellimplementering

Når anbefalingssystemet er utviklet og evaluert, er det siste steget å implementere det i en produksjonsmiljø og gjøre det tilgjengelig for kundene.

Implementering kan gjøres ved hjelp av interne servere eller skybaserte plattformer som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure og Google Cloud.

For eksempel tilbyr AWS forskjellige tjenester som Amazon S3, Amazon EC2 og Amazon Machine Learning, som kan brukes til å implementere og skalerer anbefalingssystemet. Regelmessig vedlikehold og oppdateringer bør også utføres basert på de siste kundedata for å sikre at systemet fortsetter å fungere effektivt over tid.

For mer informasjon om AI og maskinlæring, besøk unite.ai.