Что такое рекомендательная система? Алгоритм, типы, преимущества, области применения
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.
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.
Существует в основном пять типов рекомендательных систем, которые мы объяснили в следующем разделе.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Алгоритмы ближайшего соседа – это форма совместной фильтрации, основанная на сходстве между элементами или пользователями.
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.
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.
Глубокое обучение предлагает передовые методы построения рекомендательных систем, позволяющие комплексно моделировать предпочтения пользователей и характеристики товаров.
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.
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.
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.
CNNS можно использовать в контентной фильтрации, особенно для анализа визуального контента в товарах (например, постеров фильмов или изображений товаров) для выработки рекомендаций.
Гибридные рекомендательные системы сочетают в себе два или более типа рекомендательных методов, часто используя сильные стороны каждого из них для повышения качества рекомендаций.
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.
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.
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.
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.
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.
Клиенты получают бесперебойный и улучшенный опыт работы на месте благодаря динамическим рекомендациям. Это творит чудеса для платформ с разными аудиториями, таких как Netflix.
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.
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%.
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.
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.
Что такое поисковые системы? Поисковые системы – это сложные программные комплексы, предназначенные для поиска информации…
Интернет – это невероятное пространство возможностей, но одновременно и место, где за вашей онлайн-активностью может…
В современном цифровом мире защита конфиденциальности стала первостепенной задачей. Каждый день мы оставляем следы своей…
Что это такое? Анонимность в интернете – это состояние, при котором ваша личность и действия…
Фишинг – это одна из самых распространенных киберугроз, которая ежегодно обходится пользователям интернета в миллионы…
Что такое защита данных в облаке? Защита данных в облаке – это комплекс мер, направленных…