Глобальная генерация данных клиентов увеличивается с беспрецедентной скоростью. Компании используют ИИ и машинное обучение, чтобы использовать эти данные инновационными способами. Система рекомендаций, работающая на основе машинного обучения, может эффективно использовать данные клиентов для персонализации пользовательского опыта, увеличения вовлеченности и удержания, и в конечном итоге для увеличения продаж.

Например, в 2021 году Netflix сообщила, что ее система рекомендаций помогла увеличить доход на 1 миллиард долларов в год. Другой компанией, которая пользуется предоставлением персонализированных рекомендаций своим клиентам, является Amazon. В 2021 году Amazon сообщила, что ее система рекомендаций помогла увеличить продажи на 35%.

В этой статье мы подробно рассмотрим системы рекомендаций и предоставим пошаговый процесс создания системы рекомендаций с помощью машинного обучения.

Что такое система рекомендаций?

Система рекомендаций – это алгоритм, который использует анализ данных и методы машинного обучения для предложения релевантной информации (фильмов, видео, товаров) пользователям, которые могут найти ее интересной.

Эти системы анализируют большие объемы данных о прошлом поведении, предпочтениях и интересах пользователей с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как кластеризация, коллаборативная фильтрация и глубокие нейронные сети, для генерации персонализированных рекомендаций.

Netflix, Amazon и Spotify – известные примеры прочных систем рекомендаций. Netflix дает персонализированные предложения фильмов, Amazon предлагает товары 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 помощью машинного обучения

1. Определение проблемы и формулировка цели

Первым шагом является четкое определение проблемы, которую система рекомендаций будет решать. Например, мы хотим создать систему рекомендаций, подобную Amazon, которая предлагает товары клиентам на основе их прошлых покупок и истории просмотров.

Хорошо определенная цель помогает в определении необходимых данных, выборе подходящих моделей машинного обучения и оценке производительности системы рекомендаций.

2. Сбор и предварительная обработка данных

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

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

Вот некоторые популярные библиотеки Python для предварительной обработки данных:

• Pandas: Предоставляет методы для манипуляции данными, преобразования и анализа
• NumPy: Предоставляет мощные числовые вычисления для массивов и матриц.

3. Изучение данных

Изучение данных помогает понять распределение данных и отношения между переменными, которые можно использовать для генерации лучших рекомендаций.

Например, можно визуализировать, какие товары проданы больше всего в последнем квартале. Или какие товары проданы больше, когда клиенты покупают определенный товар, как яйца проданы больше с хлебом и маслом.

Вот некоторые популярные библиотеки Python для изучения данных:

• Matplotlib: Предоставляет методы визуализации данных для создания разных графиков, таких как гистограммы,.scatterplots, круговые диаграммы и т.д.
• Seaborn: Предоставляет методы для создания более сложных визуализаций, таких как тепловые карты и парные графики.
• Pandas Profiling: Генерирует отчет с описательными статистиками и визуализациями для каждой переменной в наборе данных.

4. Инженерия признаков

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

Например, в данных клиентов признаки, такие как рейтинги товаров, частота покупок и демографические данные клиентов, более релевантны для создания точной системы рекомендаций.

Вот некоторые популярные библиотеки Python для инженерии признаков:

• Scikit-learn: Включает в себя инструменты для выбора признаков и извлечения признаков, такие как анализ главных компонентов (PCA) и агглютинация признаков.
• Category Encoders: Предоставляет методы для кодирования категориальных переменных, т.е. преобразования категориальных переменных в числовые признаки.

5. Выбор модели

Целью выбора модели является выбор лучшего алгоритма машинного обучения, который может точно предсказать товары, которые клиент, скорее всего, купит или фильм, который он, скорее всего, посмотрит, на основе его прошлого поведения.

Некоторые из этих алгоритмов:

i. Коллаборативная фильтрация

Коллаборативная фильтрация – популярный метод рекомендаций, который предполагает, что пользователи, которые разделяют схожие предпочтения, скорее всего, купят схожие товары или товары, которые имеют схожие признаки.

ii. Контент-ориентированная фильтрация

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

iii. Гибридная фильтрация

Гибридная фильтрация объединяет коллаборативную фильтрацию и контент-ориентированную фильтрацию, чтобы преодолеть их ограничения, используя их сильные стороны для предоставления более точных рекомендаций.

6. Обучение модели

Этот шаг включает в себя разделение данных на обучающие и тестовые наборы и использование наиболее подходящего алгоритма для обучения модели рекомендаций. Некоторые из популярных алгоритмов обучения систем рекомендаций включают:

i. Факторизация матрицы

Этот метод предсказывает пропущенные значения в разреженной матрице. В контексте систем рекомендаций факторизация матрицы предсказывает рейтинги товаров, которые пользователь еще не оценил или не купил.

ii. Глубокое обучение

Этот метод включает в себя обучение нейронных сетей для изучения сложных закономерностей и отношений в данных. В системах рекомендаций глубокое обучение может изучить факторы, которые влияют на предпочтения или поведение пользователя.

iii. Горная фильтрация ассоциаций

Это метод добычи данных, который может обнаружить закономерности и отношения между элементами в наборе данных. В системах рекомендаций горная фильтрация ассоциаций может выявить группы товаров, которые часто покупаются вместе, и рекомендовать эти товары пользователям.

Эти алгоритмы можно эффективно реализовать с помощью библиотек, таких как Surprise, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch.

7. Настройка гиперпараметров

Чтобы оптимизировать производительность системы рекомендаций, гиперпараметры, такие как скорость обучения, сила регуляризации и количество скрытых слоев в нейронной сети, настраиваются. Этот метод включает в себя тестирование разных комбинаций гиперпараметров и выбор комбинации, которая дает лучшую производительность.

8. Оценка модели

Оценка модели имеет решающее значение, чтобы đảmать, что система рекомендаций точна и эффективна в генерации рекомендаций. Метрики оценки, такие как точность, полнота и коэффициент F1, могут измерить точность и эффективность системы.

9. Развертывание модели

После разработки и оценки системы рекомендаций последним шагом является ее развертывание в производственной среде и предоставление ее клиентам.

Развертывание можно выполнить с помощью 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 Amazon Machine Learning, которые можно использовать для развертывания и масштабирования системы рекомендаций. Регулярное обслуживание и обновления также должны выполняться на основе последних данных клиентов, чтобы обеспечить эффективную работу системы с течением времени.

Для получения более подробной информации об ИИ и машинном обучении изучите unite.ai.