Den globala kunddatagenereringen ökar i en aldrig tidigare skådad takt. Företag använder AI och maskinlärning för att utnyttja denna data på innovativa sätt. Ett maskinlärningsbaserat rekommendationssystem kan använda kunddata effektivt för att personalisera användarupplevelsen, öka engagemanget och behålla kunder, och slutligen driva större försäljning.

Till exempel rapporterade Netflix (NFLX ) 2021 att deras rekommendationssystem hjälpte till att öka intäkterna med 1 miljard dollar per år. Amazon (AMZN ) är ett annat företag som dra nytta av att ge personliga rekommendationer till sina kunder. 2021 rapporterade Amazon att deras rekommendationssystem hjälpte till att öka försäljningen med 35%.

I den här artikeln kommer vi att utforska rekommendationssystem i detalj och ge en steg-för-steg-process för att bygga ett rekommendationssystem med maskinlärning.

Vad är ett rekommendationssystem?

Ett rekommendationssystem är en algoritm som använder dataanalys och maskinlärningstekniker för att föreslå relevant information (filmer, videor, artiklar) till användare som de kan tycka är intressant.

De här systemen analyserar stora mängder data om användarnas tidigare beteende, preferenser och intressen med hjälp av maskinlärningsalgoritmer som kluster, samarbetsfilter och djupa neurala nätverk för att generera personliga rekommendationer.

Netflix, Amazon och Spotify är välkända exempel på robusta rekommendationssystem. Netflix ger personliga filmförslag, Amazon föreslår produkter baserat på tidigare inköp och webbläsarhistorik, och Spotify tillhandahåller personliga spellistor och låtförslag baserat på lyssningshistorik och preferenser.

Steg-för-steg-process för att bygga ett rekommendationssystem med maskinlärning

1. Probleminidentifiering och målformulering

Det första steget är att tydligt definiera problemet som rekommendationssystemet ska lösa. Till exempel vill vi bygga ett Amazon-liknande rekommendationssystem som föreslår produkter till kunder baserat på deras tidigare inköp och webbläsarhistorik.

Ett väldefinierat mål hjälper till att bestämma den data som krävs, välja lämpliga maskinlärningsmodeller och utvärdera prestandan hos rekommendationssystemet.

2. Datainsamling och förbearbetning

Nästa steg är att samla in data om kundbeteende, såsom deras tidigare inköp, webbläsarhistorik, recensioner och betyg. För att bearbeta stora mängder företagsdata kan vi använda Apache Hadoop och Apache Spark.

Efter datainsamlingen förbearbetar och analyserar dataingenjörerna denna data. Det här steget innefattar att rensa datan, ta bort dubbletter och hantera saknade värden. Dessutom omvandlar dataingenjörerna denna data till ett format som är lämpligt för maskinlärningsalgoritmer.

Här är några populära Python-baserade bibliotek för dataförbearbetning:

• Pandas: Tillhandahåller metoder för datamanipulering, omvandling och analys
• NumPy: Tillhandahåller kraftfulla numeriska beräkningar för arrayer och matriser.

3. Utforskande dataanalys

Utforskande dataanalys (EDA) hjälper till att förstå datafördelningen och sambanden mellan variabler som kan användas för att generera bättre rekommendationer.

Till exempel kan du visualisera vilka artiklar som säljs mest under det senaste kvartalet. Eller vilka artiklar som säljs mer när kunderna köper en specifik artikel, som ägg som säljs mer med bröd och smör.

Här är några populära Python-bibliotek för utforskande dataanalys:

• Matplotlib: Tillhandahåller datavisualiseringsmetoder för att skapa olika diagram som histogram, spridningsdiagram, cirkeldiagram etc.
• Seaborn: Tillhandahåller metoder för att skapa mer avancerade visualiseringar som värmebilder och parplot.
• Pandas Profiling: Genererar en rapport med beskrivande statistik och visualiseringar för varje variabel i en datamängd.

4. Funktionsteknik

Funktionsteknik innefattar att välja de bäst lämpade funktionerna för att träna din maskinlärningsmodell. Det här steget innefattar att skapa nya funktioner eller omvandla befintliga för att göra dem mer lämpliga för rekommendationssystemet.

Till exempel är funktioner som produktbetyg, inköpsfrekvens och kunddemografi mer relevanta för att bygga ett korrekt rekommendationssystem.

Här är några populära Python-bibliotek för funktionsteknik:

• Scikit-learn: Innehåller verktyg för funktionssökning och funktionsextrahering, såsom Principal Component Analysis (PCA) och funktionssammanfogning.
• Category Encoders: Tillhandahåller metoder för att koda kategoriska variabler, d.v.s. omvandla kategoriska variabler till numeriska funktioner.

5. Modellval

Målet med modellval är att välja den bästa maskinlärningsalgoritmen som kan förutsäga produkter som en kund sannolikt kommer att köpa eller en film som de sannolikt kommer att se baserat på deras tidigare beteende.

Några av dessa algoritmer är:

i. Samarbetande filter

Samarbetande filter är en populär rekommendationsteknik som antar att användare som delar liknande preferenser sannolikt kommer att köpa liknande produkter eller produkter som delar liknande funktioner.

ii. Innehållsbaserat filter

Denna metod innefattar att analysera attributen hos produkter, såsom varumärke, kategori eller pris, och föreslå produkter som matchar en användares preferenser.

iii. Hybridfilter

Hybridfilter kombinerar samarbetsfilter och innehållsbaserade filter för att övervinna deras begränsningar genom att utnyttja deras styrkor för att ge mer precisa rekommendationer.

6. Modellträning

Det här steget innefattar att dela upp datan i tränings- och testmängder och använda den mest lämpliga algoritmen för att träna rekommendationssystemet. Några av de populära rekommendationssystemsträningsalgoritmerna är:

i. Matrisfaktorisering

Denna teknik förutsäger saknade värden i en sparsam matris. I rekommendationssystemets sammanhang förutsäger matrisfaktorisering betyg för produkter som en användare ännu inte har köpt eller betygsatt.

ii. Djupinlärning

Denna teknik innefattar att träna neurala nätverk för att lära sig komplexa mönster och samband i datan. I rekommendationssystem kan djupinlärning lära sig faktorerna som påverkar en användares preferenser eller beteende.

iii. Associationsregelutvinning

Det är en dataminingsteknik som kan upptäcka mönster och samband mellan artiklar i en datamängd. I rekommendationssystem kan associationsregelutvinning identifiera grupper av produkter som ofta köps tillsammans och föreslå dessa produkter till användare.

Dessa algoritmer kan effektivt implementeras med hjälp av bibliotek som Surprise, Scikit-learn, TensorFlow och PyTorch.

7. Hyperparameterjustering

För att optimera prestandan hos rekommendationssystemet justeras hyperparametrar som lärtakt, regleringsstyrka och antal dolda lager i ett neuronnätverk. Denna teknik innefattar att testa olika kombinationer av hyperparametrar och välja den kombination som ger den bästa prestandan.

8. Modellutvärdering

Modellutvärdering är avgörande för att säkerställa att rekommendationssystemet är korrekt och effektivt i att generera rekommendationer. Utvärderingsmått som precision, återkallande och F1-poäng kan mäta systemets korrekthet och effektivitet.

9. Modelldistribution

När rekommendationssystemet har utvecklats och utvärderats är det sista steget att distribuera det i en produktionsmiljö och göra det tillgängligt för kunder.

Distribution kan ske med hjälp av interna servrar eller molnbaserade plattformar som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure och Google Cloud.

Till exempel tillhandahåller AWS olika tjänster som Amazon S3, Amazon EC2 och Amazon Machine Learning, som kan användas för att distribuera och skala rekommendationssystemet. Reguljär underhåll och uppdateringar bör också utföras baserat på den senaste kunddatan för att säkerställa att systemet fortsätter att fungera effektivt över tid.

För mer information om AI och maskinlärning, besök unite.ai.