Глобальное поколение данных клиентов увеличивается с беспрецедентной скоростью. Компании используют ИИ и машинное обучение, чтобы использовать эти данные инновационными способами. Система рекомендаций, основанная на машинном обучении, может эффективно использовать данные клиентов для персонализации пользовательского опыта, увеличения вовлеченности и удержания, и в конечном итоге стимулирования более высоких продаж.

Например, в 2021 году Netflix (NFLX ) отчитался о том, что его система рекомендаций помогла увеличить доход на 1 миллиард долларов в год. Amazon (AMZN ) – еще одна компания, которая пользуется предоставлением персонализированных рекомендаций своим клиентам. В 2021 году Amazon отчитался о том, что его 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, которую они могут найти 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 просмотра, 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 должна решить. Например, мы хотим создать систему рекомендаций, подобную Amazon, которая предлагает товары клиентам на основе их прошлых покупок и истории просмотра.

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 просмотра, отзывы и рейтинги. Для обработки больших объемов бизнес-данных мы можем использовать Apache Hadoop и Apache Spark.

После сбора данных инженеры-данные обрабатывают и анализируют эти данные. Этот шаг включает в себя очистку данных, удаление дубликатов и обработку пропущенных значений. Кроме того, инженеры-данные 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, вы можете визуализировать, какие товары продаются больше всего в последнем квартале. Или какие товары продаются больше, когда клиенты покупают определенный товар, как яйца продаются больше с хлебом и маслом.

Вот некоторые популярные библиотеки Python для изучения данных:

• Matplotlib: предоставляет методы для создания различных графиков, таких как гистограммы, диаграммы рассеяния, 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 актуальны 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 с большей вероятностью купит или фильм, который он с большей вероятностью посмотрит, на основе его прошлого поведения.

Некоторые из этих алгоритмов:

i. Коллаборативная фильтрация

Коллаборативная фильтрация – популярный метод рекомендаций, который предполагает, что пользователи, которые имеют схожие предпочтения, с большей вероятностью купят схожие товары или товары, которые имеют схожие характеристики.

ii. Контент-ориентированная фильтрация

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

iii. Гибридная фильтрация

Гибридная фильтрация сочетает коллаборативную фильтрацию и контент-ориентированную фильтрацию для преодоления их ограничений, 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. Горные правила

Это метод добычи данных, который может обнаружить закономерности и отношения между элементами в наборе данных. В системах рекомендаций горные правила могут выявить группы товаров, которые часто покупаются вместе, и предложить эти товары пользователям.

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

7. Настройка гиперпараметров

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

8. Оценка модели

Оценка модели имеет решающее значение для обеспечения того, 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

Как только система рекомендаций была разработана и оценена, 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 дополнительной информации об ИИ и машинном обучении посетите unite.ai.