Sự phát triển của dữ liệu khách hàng toàn cầu đang tăng với tốc độ chưa từng có. Các công ty đang tận dụng AI và học máy để sử dụng dữ liệu này theo những cách sáng tạo. Một hệ thống khuyến nghị được hỗ trợ bởi học máy có thể sử dụng dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tăng cường tương tác và giữ chân khách hàng, và cuối cùng thúc đẩy doanh số bán hàng lớn hơn.

Ví dụ, vào năm 2021, Netflix (NFLX ) đã báo cáo rằng hệ thống khuyến nghị của họ đã giúp tăng doanh thu lên 1 tỷ đô la mỗi năm. Amazon (AMZN ) là một công ty khác được hưởng lợi từ việc cung cấp khuyến nghị cá nhân hóa cho khách hàng của mình. Vào năm 2021, Amazon đã báo cáo rằng hệ thống khuyến nghị của họ đã giúp tăng doanh số bán hàng lên 35%.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá hệ thống khuyến nghị chi tiết và cung cấp một quy trình từng bước để xây dựng hệ thống khuyến nghị sử dụng học máy.

Hệ thống Khuyến nghị là gì?

Hệ thống khuyến nghị là một thuật toán sử dụng phân tích dữ liệu và kỹ thuật học máy để đề xuất thông tin liên quan (phim, video, mặt hàng) cho người dùng mà họ có thể tìm thấy thú vị.

Những hệ thống này phân tích lượng lớn dữ liệu về hành vi, sở thích và quan tâm của người dùng trong quá khứ bằng cách sử dụng các thuật toán học máy như phân cụm, lọc cộng tác và mạng nơ-ron sâu để tạo ra khuyến nghị cá nhân hóa.

Netflix, Amazon và Spotify là những ví dụ nổi bật về hệ thống khuyến nghị mạnh mẽ. Netflix cung cấp gợi ý phim cá nhân hóa, Amazon đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng và lịch sử duyệt web, và Spotify cung cấp danh sách phát và gợi ý bài hát dựa trên lịch sử nghe và sở thích.

Quy trình Từng bước để Xây dựng Hệ thống Khuyến nghị Sử dụng Học máy

1. Xác định Vấn đề & Hình thành Mục tiêu

Bước đầu tiên là xác định rõ ràng vấn đề mà hệ thống khuyến nghị sẽ giải quyết. Ví dụ, chúng tôi muốn xây dựng một hệ thống khuyến nghị giống như Amazon, đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng và lịch sử duyệt web của họ.

Một mục tiêu được xác định rõ ràng giúp xác định dữ liệu cần thiết, chọn mô hình học máy phù hợp và đánh giá hiệu suất của hệ thống khuyến nghị.

2. Thu thập Dữ liệu & Tiền xử lý

Bước tiếp theo là thu thập dữ liệu về hành vi của khách hàng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web, đánh giá và xếp hạng. Để xử lý lượng lớn dữ liệu kinh doanh, chúng ta có thể sử dụng Apache Hadoop và Apache Spark.

Sau khi thu thập dữ liệu, các kỹ sư dữ liệu sẽ tiền xử lý và phân tích dữ liệu này. Bước này bao gồm việc làm sạch dữ liệu, loại bỏ bản sao và xử lý giá trị thiếu. Ngoài ra, các kỹ sư dữ liệu sẽ chuyển đổi dữ liệu này thành định dạng phù hợp cho các thuật toán học máy.

Dưới đây là một số thư viện tiền xử lý dữ liệu Python phổ biến:

• Pandas: Cung cấp phương thức cho việc xử lý, chuyển đổi và phân tích dữ liệu
• NumPy: Cung cấp tính toán số học mạnh mẽ cho mảng và ma trận.

3. Phân tích Dữ liệu Khám phá

Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA) giúp hiểu phân bố dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến có thể được sử dụng để tạo ra khuyến nghị tốt hơn.

Ví dụ, bạn có thể trực quan hóa những mặt hàng nào được bán nhiều nhất trong quý trước. Hoặc những mặt hàng nào được bán nhiều hơn khi khách hàng mua một mặt hàng cụ thể, như trứng được bán nhiều hơn với bánh mì và bơ.

Dưới đây là một số thư viện Python phổ biến để thực hiện phân tích dữ liệu khám phá:

• Matplotlib: Cung cấp phương thức trực quan hóa dữ liệu để tạo ra các loại biểu đồ khác nhau như histogram, biểu đồ phân tán, biểu đồ tròn, v.v.
• Seaborn: Cung cấp phương thức để tạo ra các trực quan hóa tiên tiến như heatmap và biểu đồ cặp.
• Pandas Profiling: Tạo ra một báo cáo với thống kê mô tả và trực quan hóa cho mỗi biến trong tập dữ liệu.

4. Kỹ thuật Đặc trưng

Kỹ thuật đặc trưng liên quan đến việc chọn các đặc trưng phù hợp nhất để đào tạo mô hình học máy của bạn. Bước này bao gồm việc tạo ra các đặc trưng mới hoặc chuyển đổi các đặc trưng hiện có để làm cho chúng phù hợp hơn với hệ thống khuyến nghị.

Ví dụ, trong dữ liệu khách hàng, các đặc trưng như xếp hạng sản phẩm, tần suất mua và nhân khẩu học khách hàng là phù hợp hơn để xây dựng một hệ thống khuyến nghị chính xác.

Dưới đây là một số thư viện Python phổ biến để thực hiện kỹ thuật đặc trưng:

• Scikit-learn: Bao gồm các công cụ cho việc chọn đặc trưng và trích xuất đặc trưng, chẳng hạn như Phân tích thành phần chính (PCA) và Tổng hợp đặc trưng.
• Category Encoders: Cung cấp phương thức để mã hóa biến phân loại, tức là chuyển đổi biến phân loại thành đặc trưng số.

5. Chọn Mô hình

Mục tiêu của việc chọn mô hình là chọn thuật toán học máy tốt nhất có thể dự đoán chính xác sản phẩm mà khách hàng có khả năng mua hoặc phim mà họ có khả năng xem dựa trên hành vi của họ trong quá khứ.

Một số thuật toán này bao gồm:

i. Lọc Cộng tác

Lọc cộng tác là một kỹ thuật khuyến nghị phổ biến, giả định rằng người dùng chia sẻ sở thích tương tự sẽ mua sản phẩm tương tự hoặc sản phẩm có đặc điểm tương tự.

ii. Lọc Dựa trên Nội dung

Cách tiếp cận này liên quan đến việc phân tích các thuộc tính của sản phẩm, chẳng hạn như thương hiệu, loại hoặc giá, và đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích của người dùng.

iii. Lọc Kết hợp

Lọc kết hợp kết hợp các kỹ thuật lọc cộng tác và lọc dựa trên nội dung để vượt qua hạn chế của chúng bằng cách tận dụng điểm mạnh của chúng để cung cấp khuyến nghị chính xác hơn.

6. Đào tạo Mô hình

Bước này liên quan đến việc chia dữ liệu thành tập đào tạo và tập kiểm tra và sử dụng thuật toán phù hợp nhất để đào tạo mô hình khuyến nghị. Một số thuật toán đào tạo hệ thống khuyến nghị phổ biến bao gồm:

i. Phân tích Yếu tố Ma trận

Kỹ thuật này dự đoán giá trị thiếu trong một ma trận thưa thớt. Trong bối cảnh hệ thống khuyến nghị, Phân tích Yếu tố Ma trận dự đoán xếp hạng của sản phẩm mà người dùng chưa mua hoặc xếp hạng.

ii. Học Sâu

Kỹ thuật này liên quan đến việc đào tạo mạng nơ-ron để học các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Trong hệ thống khuyến nghị, học sâu có thể học các yếu tố ảnh hưởng đến sở thích hoặc hành vi của người dùng.

iii. Khai thác Quy tắc Hiệp hội

Đây là một kỹ thuật khai thác dữ liệu có thể khám phá ra các mẫu và mối quan hệ giữa các mặt hàng trong tập dữ liệu. Trong hệ thống khuyến nghị, Khai thác Quy tắc Hiệp hội có thể xác định nhóm sản phẩm thường được mua cùng nhau và đề xuất những sản phẩm này cho người dùng.

Những thuật toán này có thể được thực hiện hiệu quả bằng cách sử dụng các thư viện như Surprise, Scikit-learn, TensorFlow và PyTorch.

7. Điều chỉnh Hyperparameter

Để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống khuyến nghị, các siêu tham số như tốc độ học, độ mạnh của quy định và số lớp ẩn trong mạng nơ-ron được điều chỉnh. Kỹ thuật này liên quan đến việc kiểm tra các kết hợp khác nhau của siêu tham số và chọn kết hợp mang lại hiệu suất tốt nhất.

8. Đánh giá Mô hình

Đánh giá mô hình là rất quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống khuyến nghị chính xác và hiệu quả trong việc tạo ra khuyến nghị. Các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhớ và điểm F1 có thể đo lường độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.

9. Triển khai Mô hình

Sau khi hệ thống khuyến nghị đã được phát triển và đánh giá, bước cuối cùng là triển khai nó trong môi trường sản xuất và cung cấp cho khách hàng.

Triển khai có thể được thực hiện bằng cách sử dụng máy chủ nội bộ hoặc các nền tảng dựa trên đám mây như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud.

Ví dụ, AWS cung cấp các dịch vụ như Amazon S3, Amazon EC2 và Amazon Machine Learning, có thể được sử dụng để triển khai và mở rộng hệ thống khuyến nghị. Việc bảo trì và cập nhật thường xuyên cũng nên được thực hiện dựa trên dữ liệu khách hàng mới nhất để đảm bảo hệ thống tiếp tục hoạt động hiệu quả theo thời gian.

Để biết thêm về AI và học máy, hãy khám phá unite.ai.