Введение
Покупаем ли мы что-то на Amazon или смотрим фильм на Netflix, мы всегда получаем рекомендации по продуктам или контенту. Эти рекомендации в основном соответствуют нашим предпочтениям и интересам.
Знаете ли вы, что 35% доходов Amazon поступает от механизма рекомендаций? Да, именно такими мощными являются системы рекомендаций. Почти каждая компания, большая или маленькая, использует систему рекомендаций для своих маркетинговых кампаний.
В этом блоге мы обсудим алгоритм рекомендательной системы, ее типы и варианты использования.
Что такое Рекомендательная система?
Рекомендательная система – это алгоритм машинного обучения, который объединяет информацию о пользователе и продукте для прогнозирования потенциальных интересов пользователей. Это подмножество системы фильтрации информации, целью которой является прогнозирование предпочтения или оценки, которые пользователь может дать продукту.
Проще говоря, алгоритм механизма рекомендаций предлагает пользователям релевантные товары или контент. Он используется в ряде приложений, включая социальные сети, электронную коммерцию, развлечения и многое другое, для предоставления персонализированных рекомендаций пользователям.
Например, Netflix рекомендует фильмы или шоу, которые могут нам понравиться, Amazon рекомендует продукты, которые мы, возможно, захотим купить, а Kindle рекомендует книги для чтения.
Можно сказать, что система рекомендаций предсказывает продукты и контент, которые могут заинтересовать пользователей. Это одна из самых мощных систем машинного обучения, внедряемых онлайн-магазинами для стимулирования продаж. Он использует данные из явных рейтингов пользователей, основанных на просмотренных ими фильмах, знаниях о пользователях, а также неявных запросах поисковой системы и истории покупок.
Типы рекомендательных систем
Существует в основном пять типов рекомендательных систем, которые мы объяснили в следующем разделе.
- Система совместных Рекомендаций
Коллаборативная фильтрация – это наиболее широко внедренная система рекомендаций, основанная на самых совершенных технологиях, доступных на рынке. Она основана на сборе и оценке данных о поведении пользователей.
Он рассчитывает рейтинги и рекомендации продуктов, выявляет общие черты между пользователями на основе их оценок и генерирует рекомендации на основе сравнений между пользователями. Он учитывает онлайн-активность пользователей и предсказывает, что им может понравиться, исходя из пользователей с такими же предпочтениями.
Лучшая часть использования совместного алгоритма для системы рекомендаций заключается в том, что он независим от любого машиночитаемого представления продуктов. Существует два метода совместной фильтрации – совместная фильтрация между пользователями и совместная фильтрация между товарами.
- Система рекомендаций, основанная на контенте
Фильтрация на основе контента определяет контент или объекты на основе связанных с ними функций и профиля интересов и предпочтений пользователя. Система описывает каждый продукт с использованием ключевых слов и использует профиль пользователя для поиска продуктов, которые могут ему понравиться.
Таким образом, эта система рекомендаций использует алгоритмы для рекомендации контента или продуктов, похожих на те, которые им нравились в прошлом или которые они ищут в настоящее время. Например, если вы смотрите анимационный фильм, алгоритм рекомендации предложит фильмы того же жанра.
- Гибридные системы Рекомендаций
Когда мы объединяем две системы, основанную на контенте и совместной фильтрации, чтобы соответствовать конкретной отрасли и предлагать пользователям более широкий ассортимент продуктов, это называется гибридной системой рекомендаций. Это наиболее востребованный алгоритм рекомендательной системы, поскольку он предлагает более точные рекомендации, чем другие системы.
Он объединяет сильные стороны двух важных систем рекомендаций и устраняет любые слабые стороны каждой из систем. В качестве примера можно привести Netflix, который рекомендует контент, сопоставляя привычки пользователей к просмотру и поиску и находя похожих пользователей на платформе.
Более того, используя фильтрацию на основе контента, он рекомендует шоу или фильмы, схожие по характеристикам с теми, которые высоко оценены пользователем.
- Система рекомендаций, основанная на демографических данных
Он классифицирует пользователей на основе их атрибутов и дает рекомендации в соответствии с демографическими классами. Компании используют этот подход, поскольку его проще реализовать. Здесь алгоритм рекомендательной системы проводит подробное исследование рынка в конкретном регионе наряду с коротким опросом для сбора данных для классификации.
Этот метод создает корреляции между людьми. Ключевым преимуществом этой системы рекомендаций является то, что ей не нужна история оценок пользователей, как в рекомендациях на основе контента или совместной работы.
- Система рекомендаций, основанная на знаниях
Эти рекомендательные системы предлагают объекты и контент в соответствии с выводами о предпочтениях и интересах пользователей. Они работают на основе функциональных знаний, что означает знание того, как конкретный продукт удовлетворяет потребности конкретного пользователя.
Алгоритмы Рекомендательной системы
1. Факторизация матрицы
Матричная факторизация – это класс алгоритмов совместной фильтрации, используемых в рекомендательных системах. Он работает путем разложения матрицы взаимодействия пользователя и элемента на матрицы меньшей размерности, представляющие скрытые факторы.
- Разложение по сингулярным значениям (SVD)
SVD – популярный метод разложения матрицы на сингулярные векторы и сингулярные значения. Он особенно эффективен для прогнозирования пропущенных значений в разреженной матрице, что является обычным явлением в матрицах оценки пользовательских элементов.
Однако SVD испытывает трудности с масштабируемостью и прямой обработкой разреженных данных.
- Чередующиеся наименьшие квадраты (ALS)
ALS устраняет некоторые ограничения SVD путем итеративной оптимизации матриц характеристик пользователей и элементов, сохраняя при этом одну постоянную.
Такой подход является более масштабируемым и лучше обрабатывает разреженные данные, что делает его подходящим для больших наборов данных.
2. Методы ближайшего соседа
Алгоритмы ближайшего соседа – это форма совместной фильтрации, основанная на сходстве между элементами или пользователями.
- Совместная фильтрация на основе пользователей
Этот метод рекомендует товары, находя пользователей, похожих на целевого пользователя, и предлагая товары, которые понравились этим похожим пользователям.
Сходство часто измеряется с помощью косинусного сходства или корреляции Пирсона.
- Совместная фильтрация на основе элементов
Вместо поиска похожих пользователей этот подход находит похожие элементы на основе истории взаимодействия с пользователем.
Этот метод часто является более масштабируемым и обеспечивает более стабильные рекомендации, чем фильтрация на основе пользователя.
3. Методы глубокого обучения
Глубокое обучение предлагает передовые методы построения рекомендательных систем, позволяющие комплексно моделировать предпочтения пользователей и характеристики товаров.
- Нейронная Совместная Фильтрация
Этот подход использует архитектуры нейронных сетей для моделирования взаимодействия пользователя и элемента, обеспечивая более гибкий и мощный способ улавливания сложных шаблонов.
Он сочетает модели скрытых факторов с многослойными персептронами для изучения нелинейных взаимодействий пользователя с элементами.
- Автокодеры
Автоэнкодеры, в частности, вариационные автоэнкодеры (VAEs), используются для совместной фильтрации. Они преуспевают в изучении сжатых представлений данных (кодирование) и последующем восстановлении данных обратно из этих представлений (декодирование).
Они эффективны при обработке разреженных и многомерных данных, таких как матрицы пользовательских элементов.
- Рекуррентные нейронные сети (RNNS) и LSTM
RNN и LSTM (сети с долговременной кратковременной памятью) особенно полезны в системах последовательных рекомендаций, где важен порядок взаимодействий, например, в сервисах потоковой передачи видео или музыки.
- Сверточные нейронные сети (CNNs)
CNNS можно использовать в контентной фильтрации, особенно для анализа визуального контента в товарах (например, постеров фильмов или изображений товаров) для выработки рекомендаций.
4. Гибридные методы
Гибридные рекомендательные системы сочетают в себе два или более типа рекомендательных методов, часто используя сильные стороны каждого из них для повышения качества рекомендаций.
- Сочетание фильтрации на основе контента и совместной работы
Эти системы могут использовать совместную фильтрацию для сбора пользовательских предпочтений на основе взаимодействий и методы анализа сходства товаров на основе контента.
Такой подход может смягчить такие проблемы, как проблема холодного запуска, и улучшить разнообразие рекомендаций.
Преимущества рекомендательных систем
- Улучшенный пользовательский опыт
Система рекомендаций помогает пользователям находить и просматривать продукты и контент, которые могут им понравиться, на основе истории их поиска и предыдущих предпочтений. Таким образом, весь процесс становится более персонализированным, плавным и приятным.
- Эффективные Маркетинговые кампании
Используя рекомендательную систему, предприятия могут собирать более надежные и полезные данные об интересах и предпочтениях клиентов, которые пригодятся при таргетировании потенциальных покупателей в рамках маркетинговых кампаний. Они могут донести до нужных клиентов самые лучшие и действенные сообщения, следовательно, повысить рентабельность инвестиций в маркетинг.
- Повышение Лояльности Клиентов
С помощью персонализированных рекомендаций компании могут показать клиентам, что они понимают их предпочтения и интересы. Это может укрепить доверие среди целевой аудитории и завоевать ее лояльность, что побуждает покупателей возвращаться на веб-сайт или в приложение снова.
- Эффективный и экономичный
Когда приложение или веб-сайт генерируют рекомендации автоматически, это помогает компаниям экономить время, усилия и ресурсы, затрачиваемые на ручную обработку контента. Это приводит к снижению затрат и повышению эффективности.
- Персонализированный Контент
Клиенты получают бесперебойный и улучшенный опыт работы на месте благодаря динамическим рекомендациям. Это творит чудеса для платформ с разными аудиториями, таких как Netflix.
Применение рекомендательной системы
- Развлечения
Механизм рекомендаций анализирует и понимает поведение пользователей для выявления закономерностей, чтобы платформа могла предлагать пользователям персонализированные предложения. Это гарантирует соответствие рекомендаций требованиям пользователей. Например, Netflix оценивает предпочтения и вкусы пользователей, чтобы выработать наиболее подходящие рекомендации.
- Электронная коммерция
Платформы электронной коммерции полагаются на рекомендательные системы, поскольку они помогают предоставлять пользователям релевантные предложения продуктов на основе их предыдущих покупок и истории поиска. Алгоритм предоставляет персонализированные предложения и рекомендации продуктов со схожими вкусами. С помощью эффективного алгоритма системы рекомендаций на веб-сайте электронной коммерции может наблюдаться рост конверсии в среднем на 22,66%.
- Путешествия и Гостеприимство
Технология рекомендаций также помогает индустрии путешествий и гостеприимства улучшать качество обслуживания клиентов. Пользователи получают персонализированные варианты поездок и рекомендации отелей вместе с предложениями пунктов назначения, маршрутов и туристических пакетов.
- Социальные сети
У платформ социальных сетей миллиарды активных пользователей, и, чтобы поддерживать их вовлеченность, они также используют алгоритм рекомендаций. Это помогает им понимать интересы пользователей, анализировать их данные и предлагать подходящий контент.
