Поиск
Как работает машинное обучение в рекомендательных системах
Рекомендательные системы на основе машинного обучения — это умные программы, которые используют технологии искусственного интеллекта (машинное обучение) для того,чтобы анализировать информацию, выявлять закономерности и предлагать наиболее релевантные рекомендации.
Что такое рекомендательные системы простыми словами
Рекомендательные системы простыми словами ― это программы, которые «учатся» на большом количестве данных о пользователях и их поведении, чтобы предсказать, что им может понравиться. Они становятся все точнее с каждым новым опытом, как если бы они запоминали ваши предпочтения и привычки.
Сначала система собирает информацию о пользователях и товарах/контенте. Это может быть история ваших покупок или просмотров, оценки, которые вы ставите фильмам, книгам или товарам, то, сколько времени вы проводите на определенных страницах. А также действия других пользователей, похожих на вас.
Машинное обучение помогает найти связи между разными элементами. Например, если люди, которые любят одни и те же фильмы, также смотрят определенный сериал, система запомнит эту связь. Если вы часто покупаете продукты для здорового питания, система может предложить вам новые товары в этой категории.
Преимущества машинного обучения в том, что рекомендации становятся более точными, так как система адаптируется под конкретного пользователя. Такие системы могут работать с огромным количеством данных и давать актуальные рекомендации миллионам людей одновременно. Чем больше данных система получает, тем лучше она понимает предпочтения пользователей.
Если вам интересна область машинного обучения и рекомендательные системы на их основе, то обратите внимание на облачные решения от Рег.ру. Там вы сможете найти инфраструктуру, чтобы создавать и запускать модели машинного обучения, на основе которых будет работать ваш продукт.
Принцип работы рекомендательных систем
Данные, на которых работают рекомендательные системы, могут быть:
- Явными (explicit): оценки, лайки, отзывы, которые пользователь явно предоставляет.
- Неявными (implicit): поведенческая информация: просмотры, клики, время, проведенное на странице, покупки.
После того, как данные собраны, системе необходимо отфильтровать результаты. После анализа система предлагает варианты, которые, скорее всего, заинтересуют пользователя. Например, «вам может понравиться этот фильм, потому что он похож на те, которые вы уже смотрели», или «эти товары часто покупают вместе с теми, что уже есть в вашей корзине».
Виды рекомендательных систем на основе машинного обучения
- Коллаборативная фильтрация (Collaborative Filtering)
Этот механизм работает на информации о том, как пользователь взаимодействует с конкретными фильмами или товарами. Если два пользователя имеют схожие предпочтения, то они, вероятно, будут интересоваться похожими объектами. Если человек A и человек B оценили несколько фильмов одинаково, то фильмы, которые понравились второму, можно рекомендовать первому. - Контентная фильтрация (Content-Based Filtering)
Эта система использует информацию о характеристиках объектов и выборе человека. Если пользователю нравятся объекты с определенными характеристиками, то ему будут рекомендованы похожие объекты. Как пример, когда пользователь смотрит много комедий, система будет рекомендовать другие комедии. - Гибридные системы (Hybrid Systems)
Это комбинация методов коллаборативной и контентной фильтрации с целью улучшить качество рекомендаций. Например, Netflix использует гибридный подход, учитывая и оценки, и характеристики фильмов. - Системы на основе знаний (Knowledge-Based Systems)
Используют явные знания о пользователях и объектах, чтобы давать рекомендации. Например, на основе правил или онтологий. Эта система подходит для задач, где мало данных о пользователях. Как минус ―требует ручного создания правил или онтологий и ограничена знаниями, заложенными в систему. - Глубокое обучение (Deep Learning-Based Systems)
Здесь используются нейросети для обработки сложных данных, например, изображения, текст или последовательности. Может обрабатывать неструктурированные данные. Минус ― требует объемных данных и больших вычислительных ресурсов. - Системы на основе контекста (Context-Aware Systems)
Учитывают контекст, в котором находится пользователь (например, время, место, устройство). Минус ― сложность интеграции контекстных данных.
Примеры рекомендательных систем в бизнесе
- Ретейл и e‑commerce
Компания AliExpress рекомендует товары на основе предпочтений пользователя, его местоположения и цены. Использует контекстную информацию, например, сезонность (летом — пляжная одежда, зимой — теплые вещи). - Стриминговые платформы
YouTube предлагает видео на основе вашего просмотра, лайков и комментариев. Использует глубокое обучение для анализа контента и предсказания ваших интересов. - Социальные сети
ВКонтакте рекомендует публикации и аккаунты для подписки на основе вашего поведения (лайки, комментарии, сохранения). Использует алгоритмы для создания индивидуальной ленты новостей. - Туристические сервисы
Booking.com рекомендует отели на основе ваших предпочтений (например, цена, рейтинг, расположение). Показывает варианты, которые выбирают другие пользователи с похожими запросами. - Финансовые услуги
Сбер рекомендует кредиты, депозиты или страховые продукты на основе анализа ваших трат и доходов. - Еда и доставка
Delivery Club рекомендует рестораны и блюда на основе ваших предыдущих заказов и времени дня. - Недвижимость
Avito рекомендует квартиры или дома на основе ваших поисковых запросов, бюджета и предпочтений. - Автомобили и транспорт
Яндекс.Такси рекомендует маршруты и типы транспорта на основе ваших предыдущих поездок и текущего местоположения.
Внедрение системы рекомендаций: главные рекомендации
- Четко сформулируйте, чего вы хотите достичь с помощью рекомендательной системы (например, увеличить продажи, повысить вовлеченность пользователей).
- Определите метрики, чтобы оценить эффективность: увеличение дохода, конверсии, среднего чека.
- Соберите данные о том, как взаимодействуют пользователи с объектами (просмотры, покупки, оценки).
- Убедитесь, что данные содержат как явные (оценки, лайки), так и неявные (клики, время на странице) сигналы.
- Удалите дубликаты, пропущенные значения и шум.
- Создайте признаки, которые могут улучшить качество рекомендаций (например, категории товаров, временные метки).
- Выберите тип рекомендательной системы в зависимости от данных и задач.
- Создайте прототип системы на небольшом наборе данных. Для этого можно использовать библиотеки Surprise, LightFM, TensorFlow Recommenders.
- Оцените модель с помощью метрик и проведите A/B-тесты, чтобы сравнить новую систему с текущей.
- Собирайте отзывы пользователей о рекомендациях, а также регулярно переобучайте модель на новых данных.
Андрей Лебедев
