Генерация данных о клиентах в мире растет беспрецедентными темпами. Компании используют искусственный интеллект и машинное обучение для использования этих данных инновационными способами. Система рекомендаций на основе машинного обучения может эффективно использовать данные о клиентах для персонализации пользовательского опыта, повышения вовлеченности и удержания и, в конечном итоге, увеличения продаж.

Например, в 2021 году Netflix сообщила, что ее система рекомендаций помогла увеличить выручку на 1 миллиард долларов в год. Amazon — еще одна компания, которая получает выгоду от предоставления персонализированных рекомендаций своим клиентам. В 2021 году Amazon сообщил, что его система рекомендаций помогла увеличить продажи на 35%.

В этой статье мы подробно рассмотрим рекомендательные системы и предоставим пошаговый процесс создания рекомендательной системы с использованием машинного обучения.

Что такое рекомендательная система?

Система рекомендаций — это алгоритм, который использует анализ данных и методы машинного обучения, чтобы предлагать пользователям релевантную информацию (фильмы, видео, предметы), которая может показаться им интересной. 

Эти системы анализируют большие объемы данных о прошлом поведении, предпочтениях и интересах пользователей, используя обучение с помощью машины такие алгоритмы, как кластеризация, совместная фильтрация и глубокие нейронные сети для создания персонализированных рекомендаций.

Netflix, Amazon и Spotify — хорошо известные примеры надежных рекомендательных систем. Netflix предлагает персонализированные предложения фильмов, Amazon предлагает продукты на основе прошлых покупок и истории просмотров, а Spotify предоставляет персонализированные плейлисты и предложения песен на основе истории прослушивания и предпочтений.

Пошаговый процесс создания системы рекомендаций с использованием машинного обучения

1. Определение проблемы и формулировка цели

Первый шаг — четко определить проблему, которую будет решать рекомендательная система. Например, мы хотим создать рекомендательную систему, подобную Amazon, которая предлагает продукты клиентам на основе их прошлых покупок и истории просмотров.

Четко определенная цель помогает определить необходимые данные, выбрать подходящие модели машинного обучения и оценить производительность рекомендательной системы.

2. Сбор данных и предварительная обработка

Следующим шагом является сбор данных о поведении клиентов, таких как их прошлые покупки, история просмотров, отзывы и рейтинги. Для обработки больших объемов бизнес-данных мы можем использовать Apache Hadoop и Apache Spark.

После сбора данных инженеры данных предварительно обрабатывают и анализируют эти данные. Этот шаг включает в себя очистку данных, удаление дубликатов и обработку отсутствующих значений. Кроме того, дата-инженеры преобразуют эти данные в формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения.

Вот некоторые популярные библиотеки предварительной обработки данных на основе Python:

• Панды: Предоставляет методы для манипулирования данными, преобразования и анализа.
• NumPy: Обеспечивает мощные численные вычисления для массивов и матриц.

3. Исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных (EDA) помогает понять распределение данных и отношения между переменными, которые можно использовать для выработки лучших рекомендаций.

Например, вы можете визуализировать, какие товары были проданы больше всего за последний квартал. Или какие товары продаются больше, когда клиенты покупают определенный товар, например, яйца продаются больше с хлебом и маслом.

Вот несколько популярных библиотек Python для проведения исследовательского анализа данных:

• Матплотлиб: Предоставляет методы визуализации данных для создания различных графиков, таких как гистограммы, диаграммы рассеяния, круговые диаграммы и т. д.
• рожденное море: Предоставляет методы для создания более сложных визуализаций, таких как тепловые карты и парные графики.
• Профилирование панд: создает отчет с описательной статистикой и визуализацией для каждой переменной в наборе данных.

4. Разработка функций

Разработка функций включает в себя выбор функций, наиболее подходящих для обучения вашей модели машинного обучения. Этот шаг включает в себя создание новых функций или преобразование существующих, чтобы сделать их более подходящими для системы рекомендаций.

Например, в данных о клиентах такие функции, как рейтинг продуктов, частота покупок и демографические данные клиентов, более важны для построения точной системы рекомендаций.

Вот несколько популярных библиотек Python для разработки функций:

• Scikit учиться: Включает инструменты для выбора и извлечения признаков, такие как анализ основных компонентов (PCA) и агрегирование признаков.
• Кодировщики категорий: Предоставляет методы для кодирования категориальных переменных, т. е. преобразования категориальных переменных в числовые признаки.

5. Выбор модели

Целью выбора модели является выбор наилучшего алгоритма машинного обучения, который может точно предсказать продукты, которые клиент может купить, или фильм, который он, вероятно, посмотрит, основываясь на своем прошлом поведении.

Вот некоторые из этих алгоритмов:

я. Совместная фильтрация

Совместная фильтрация — это популярный метод рекомендаций, который предполагает, что пользователи со схожими предпочтениями, скорее всего, купят аналогичные продукты, или продукты со схожими функциями, скорее всего, будут куплены клиентами.

II. Контентная фильтрация

Этот подход включает анализ атрибутов продуктов, таких как бренд, категория или цена, и рекомендацию продуктов, которые соответствуют предпочтениям пользователя.

III. Гибридная фильтрация

Гибридная фильтрация сочетает методы совместной фильтрации и фильтрации на основе содержимого, чтобы преодолеть их ограничения, используя их сильные стороны для предоставления более точных рекомендаций.

6. Модельное обучение

Этот шаг включает в себя разделение данных на наборы для обучения и тестирования и использование наиболее подходящего алгоритма для поезд рекомендательная модель. Некоторые из популярных алгоритмов обучения системы рекомендаций включают в себя:

я. Матричная факторизация

Этот метод предсказывает пропущенные значения в разреженной матрице. В контексте рекомендательных систем матричная факторизация прогнозирует рейтинги продуктов, которые пользователь еще не купил или не оценил.

II. Глубокое обучение

Этот метод предполагает обучение нейронных сетей выявлению сложных закономерностей и взаимосвязей в данных. В рекомендательных системах глубокое обучение позволяет изучать факторы, влияющие на предпочтения или поведение пользователя.

III. Анализ правил ассоциации

Это метод интеллектуального анализа данных, который может обнаруживать закономерности и отношения между элементами в наборе данных. В рекомендательных системах анализ правил ассоциации может идентифицировать группы продуктов, которые часто покупаются вместе, и рекомендовать эти продукты пользователям.

Эти алгоритмы могут быть эффективно реализованы с использованием таких библиотек, как сюрприз, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch.

7. Настройка гиперпараметра

Для оптимизации производительности рекомендательной системы настраиваются гиперпараметры, такие как скорость обучения, сила регуляризации и количество скрытых слоев в нейронной сети. Этот метод включает тестирование различных комбинаций гиперпараметров и выбор комбинации, обеспечивающей наилучшую производительность.

8. Оценка модели

Оценка модели имеет решающее значение для обеспечения точности и эффективности системы рекомендаций при выработке рекомендаций. Показатели оценки, такие как точность, полнота и оценка F1, могут измерять точность и эффективность системы.

9. Развертывание модели

После того как система рекомендаций разработана и оценена, последним шагом является развертывание ее в производственной среде и предоставление ее клиентам.

Развертывание может быть выполнено с использованием внутренних серверов или облачных платформ, таких как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud.

Например, AWS предоставляет различные услуги, такие как Amazon S3, Amazon EC2 и Амазонское машинное обучение, который можно использовать для развертывания и масштабирования системы рекомендаций. Регулярное техническое обслуживание и обновления также должны выполняться на основе последних данных о клиентах, чтобы система продолжала эффективно работать с течением времени.

Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте и машинном обучении, изучите объединить.ай.