Python-suositusjärjestelmä: Matriisihajotuksen selitys

Nykypäivän datavetoisessa maailmassa suositusjärjestelmät ovat kaikkialla. Ne ehdottavat tuotteita verkkokauppa-alustoilla, kuten Amazonissa ja Alibabassa, suosittelevat elokuvia Netflixissä tai kappaleita Spotifyssä. Nämä järjestelmät personoivat käyttäjäkokemuksia ja lisäävät sitoutumista. Tämä artikkeli tarjoaa kattavan oppaan suositusjärjestelmän rakentamiseen Pythonilla ja tehokkaalla tekniikalla, jota kutsutaan matriisihajotukseksi.

Mikä on suositusjärjestelmä?

Suositusjärjestelmä on eräänlainen tiedonsuodatusjärjestelmä, joka ennustaa käyttäjän mieltymyksiä ja ehdottaa kohteita tai sisältöä, jotka käyttäjät saattavat kokea kiinnostaviksi. Ydinasia on ymmärtää käyttäjän aiempaa käyttäytymistä (esim. ostokset, arviot, selaushistoria) ja käyttää tätä tietoa heidän tulevien mieltymystensä ennustamiseen.

Suositusjärjestelmien tyypit:

• Sisältöpohjainen suodatus: Suosittelee kohteita, jotka ovat samankaltaisia kuin ne, joista käyttäjä on pitänyt aiemmin. Esimerkiksi, jos käyttäjä nauttii historiallisten dokumenttien katselusta, järjestelmä saattaa suositella muita historiallisia dokumentteja.
• Yhteistyösuodatus (Collaborative Filtering): Suosittelee kohteita samankaltaisista mieltymyksistä pitävien käyttäjien perusteella. Jos kaksi käyttäjää on arvioinut samankaltaiset kohteet korkealle, ja toinen käyttäjä pitää uudesta kohteesta, järjestelmä saattaa suositella kyseistä kohdetta toiselle käyttäjälle.
• Hybridimenetelmät: Yhdistävät sisältöpohjaisen ja yhteistyösuodatuksen molempien vahvuuksien hyödyntämiseksi.

Matriisihajotus: Tehokas yhteistyösuodatustekniikka

Matriisihajotus on tehokas yhteistyösuodatustekniikka, jota käytetään löytämään piileviä ominaisuuksia, jotka selittävät havaittuja arvioita. Perusajatus on hajottaa käyttäjä-kohde-vuorovaikutusmatriisi kahteen alemman dimension matriisiin: käyttäjämatriisiin ja kohdematriisiin. Nämä matriisit tallentavat käyttäjien ja kohteiden väliset taustalla olevat suhteet.

Matriisihajotuksen matematiikan ymmärtäminen

Merkitään käyttäjä-kohde-vuorovaikutusmatriisia R:llä, missä R_ui edustaa käyttäjän u antamaa arviota kohteelle i. Matriisihajotuksen tavoitteena on approksimoida R kahden matriisin tulona:

R ≈ P x Q^T

• P on käyttäjämatriisi, jossa jokainen rivi edustaa käyttäjää ja jokainen sarake piilevää ominaisuutta.
• Q on kohdematriisi, jossa jokainen rivi edustaa kohdetta ja jokainen sarake piilevää ominaisuutta.
• Q^T on kohdematriisin transpoosi.

Rivien pistetulo matriisissa P (edustaen käyttäjää) ja matriisissa Q (edustaen kohdetta) approksimoi arviota, jonka käyttäjä antaisi kyseiselle kohteelle. Tavoitteena on oppia matriisit P ja Q siten, että ennustettujen arvioiden (P x Q^T) ja todellisten arvioiden (R) välinen ero minimoidaan.

Yleisiä matriisihajotusalgoritmeja

• Singular Value Decomposition (SVD): Klassinen matriisihajotustekniikka, joka hajottaa matriisin kolmeen matriisiin: U, Σ ja V^T. Suositusjärjestelmien yhteydessä SVD:tä voidaan käyttää käyttäjä-kohde-arviointimatriisin hajottamiseen. SVD kuitenkin edellyttää matriisin olevan tiheä (eli ei puuttuvia arvoja). Siksi puuttuvien arvioiden täyttämiseen käytetään usein tekniikoita, kuten imputointia.
• Ei-negatiivinen matriisihajotus (NMF): Matriisihajotustekniikka, jossa matriisit P ja Q rajoitetaan ei-negatiivisiksi. NMF on erityisen hyödyllinen käsiteltäessä dataa, jossa negatiivisilla arvoilla ei ole merkitystä (esim. dokumenttien aiheiden mallintaminen).
• Todennäköisyyspohjainen matriisihajotus (PMF): Todennäköisyyspohjainen lähestymistapa matriisihajotukseen, joka olettaa käyttäjän ja kohteen piilevien vektorien olevan peräisin Gaussin jakaumista. PMF tarjoaa periaatteellisen tavan käsitellä epävarmuutta, ja sitä voidaan laajentaa sisällyttämään lisätietoa (esim. käyttäjän attribuutit, kohteen ominaisuudet).

Suositusjärjestelmän rakentaminen Pythonilla: Käytännön esimerkki

Sukelletaan käytännön esimerkkiin suositusjärjestelmän rakentamisesta Pythonilla ja Surprise-kirjastolla. Surprise on Python-kirjasto suositusjärjestelmien rakentamiseen ja analysointiin. Se tarjoaa erilaisia yhteistyösuodatusalgoritmeja, mukaan lukien SVD, NMF ja PMF.

Surprise-kirjaston asentaminen

Ensin sinun on asennettava Surprise-kirjasto. Voit tehdä sen pipin avulla:

            pip install scikit-surprise
            

              
                Copy
              
            
          

Datan lataaminen ja valmistelu

Tätä esimerkkiä varten käytämme MovieLens-aineistoa, joka on suosittu aineisto suositusalgoritmien arviointiin. Surprise-kirjasto tarjoaa sisäänrakennetun tuen MovieLens-aineiston lataamiselle.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

# Load the MovieLens 100K dataset
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')

            

              
                Copy
              
            
          

Jos sinulla on oma data, voit ladata sen käyttämällä Reader-luokkaa. Reader-luokan avulla voit määrittää datatiedostosi formaatin.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

# Define the format of your data file
reader = Reader(line_format='user item rating', sep=',', rating_scale=(1, 5))

# Load your data file
data = Dataset.load_from_file('path/to/your/data.csv', reader=reader)

            

              
                Copy
              
            
          

Mallin koulutus

Nyt kun data on ladattu ja valmisteltu, voimme kouluttaa mallin. Käytämme tässä esimerkissä SVD-algoritmia.

            
from surprise import SVD
from surprise.model_selection import train_test_split

# Split the data into training and testing sets
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)

# Initialize the SVD algorithm
algo = SVD()

# Train the algorithm on the training set
algo.fit(trainset)

            

              
                Copy
              
            
          

Ennusteiden tekeminen

Mallin koulutuksen jälkeen voimme tehdä ennusteita testisetille.

            
# Make predictions on the testing set
predictions = algo.test(testset)

# Print the predictions
for prediction in predictions:
    print(prediction)

            

              
                Copy
              
            
          

Jokainen ennusteobjekti sisältää käyttäjätunnuksen, kohteen tunnuksen, todellisen arvosanan ja ennustetun arvosanan.

Mallin arviointi

Mallin suorituskyvyn arvioimiseksi voimme käyttää mittareita kuten keskineliövirhe (RMSE) ja keskimääräinen absoluuttinen virhe (MAE).

            
from surprise import accuracy

# Compute RMSE and MAE
accuracy.rmse(predictions)
accuracy.mae(predictions)

            

              
                Copy
              
            
          

Suositusten tekeminen tietylle käyttäjälle

Suositusten tekemiseksi tietylle käyttäjälle voimme käyttää algo.predict()-metodia.

            
# Get the user ID
user_id = '196'

# Get the item ID
item_id = '302'

# Predict the rating
prediction = algo.predict(user_id, item_id)

# Print the predicted rating
print(prediction.est)

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä ennustaa arvosanan, jonka käyttäjä '196' antaisi kohteelle '302'.

Suositellaksesi käyttäjälle N parasta kohdetta, voit käydä läpi kaikki kohteet, joita käyttäjä ei ole vielä arvioinut, ja ennustaa arvioinnit. Tämän jälkeen voit lajitella kohteet ennustettujen arvioiden perusteella ja valita N parasta kohdetta.

            
from collections import defaultdict


def get_top_n_recommendations(predictions, n=10):
    """Return the top N recommendations for each user from a set of predictions."""

    # First map the predictions to each user.
    top_n = defaultdict(list)
    for uid, iid, true_r, est, _ in predictions:
        top_n[uid].append((iid, est))

    # Then sort the predictions for each user and retrieve the k highest ones.
    for uid, user_ratings in top_n.items():
        user_ratings.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        top_n[uid] = user_ratings[:n]

    return top_n


top_n = get_top_n_recommendations(predictions, n=10)

# Print the recommended items for each user
for uid, user_ratings in top_n.items():
    print(uid, [iid for (iid, _) in user_ratings])

            

              
                Copy
              
            
          

Suositusjärjestelmän optimointi

Suositusjärjestelmän suorituskyvyn optimoimiseksi on useita tapoja:

Hyperparametrien viritys

Useimmissa matriisihajotusalgoritmeissa on hyperparametrejä, joita voidaan virittää suorituskyvyn parantamiseksi. Esimerkiksi SVD-algoritmilla on hyperparametrejä, kuten faktoreiden lukumäärä (n_factors) ja oppimisnopeus (lr_all). Optimaalisten hyperparametrien löytämiseen voidaan käyttää tekniikoita, kuten ruudukkoetsintää tai satunnaistettua etsintää.

            
from surprise.model_selection import GridSearchCV

# Define the parameters to tune
param_grid = {
    'n_factors': [50, 100, 150],
    'lr_all': [0.002, 0.005, 0.01],
    'reg_all': [0.02, 0.05, 0.1]
}

# Perform grid search
gs = GridSearchCV(SVD, param_grid, measures=['rmse', 'mae'], cv=3)
gs.fit(data)

# Print the best parameters
print(gs.best_params['rmse'])

# Print the best score
print(gs.best_score['rmse'])

            

              
                Copy
              
            
          

Regularisointi

Regularisointi on tekniikka, jota käytetään estämään ylisovittamista. Ylisovittaminen tapahtuu, kun malli oppii koulutusdatan liian hyvin ja suoriutuu heikosti tuntemattomalla datalla. Yleisiä regularisointitekniikoita ovat L1- ja L2-regularisointi. Surprise-kirjasto tarjoaa sisäänrakennetun tuen regularisoinnille.

Kylmäkäynnistysongelman käsittely

Kylmäkäynnistysongelma ilmenee, kun järjestelmällä on rajoitetusti tai ei lainkaan tietoa uusista käyttäjistä tai uusista kohteista. Tämä voi vaikeuttaa tarkkojen suositusten antamista. Kylmäkäynnistysongelman ratkaisemiseksi on useita tekniikoita:

• Sisältöpohjainen suodatus: Käytä sisältöpohjaista suodatusta suositellaksesi kohteita niiden ominaisuuksien perusteella, vaikka käyttäjä ei olisi aiemmin ollut vuorovaikutuksessa niiden kanssa.
• Hybridimenetelmät: Yhdistä yhteistyösuodatus sisältöpohjaiseen suodatukseen molempien vahvuuksien hyödyntämiseksi.
• Tietopohjainen suositus: Käytä käyttäjistä ja kohteista saatavaa nimenomaista tietoa suositusten tekemiseen.
• Suosioon perustuva suositus: Suosittele suosituimpia kohteita uusille käyttäjille.

Skaalautuvuus

Suurilla aineistoilla matriisihajotus voi olla laskennallisesti kallista. Matriisihajotuksen skaalautuvuuden parantamiseksi on useita tekniikoita:

• Hajautettu laskenta: Käytä hajautetun laskennan kehystöjä, kuten Apache Sparkia, rinnakkaistaaksesi laskentaa.
• Näytteenotto: Käytä näytteenottotekniikoita aineiston koon pienentämiseksi.
• Approksimaatioalgoritmit: Käytä approksimaatioalgoritmeja laskennallisen kompleksisuuden vähentämiseksi.

Reaalimaailman sovellukset ja globaalit näkökohdat

Matriisihajotusta hyödyntäviä suositusjärjestelmiä käytetään monilla eri aloilla ja sovelluksissa. Tässä muutamia esimerkkejä:

• Verkkokauppa: Tuotteiden suositteleminen käyttäjille heidän aiempien ostostensa ja selaushistoriansa perusteella. Esimerkiksi Saksassa retkeilyvarusteita ostavalle käyttäjälle voitaisiin suositella sopivia vaatteita, paikallisten reittien karttoja tai asiaankuuluvia kirjoja.
• Media ja viihde: Elokuvien, TV-ohjelmien ja musiikin suositteleminen käyttäjille heidän katselu- ja kuuntelutottumustensa perusteella. Japanilaiselle käyttäjälle, joka nauttii animesta, voitaisiin suositella uusia sarjoja, samankaltaisia genrejä tai niihin liittyviä tuotteita.
• Sosiaalinen media: Ystävien, ryhmien ja sisällön suositteleminen käyttäjille heidän kiinnostuksenkohteidensa ja sosiaalisten yhteyksiensä perusteella. Brasilialaiselle jalkapallosta kiinnostuneelle käyttäjälle voitaisiin suositella paikallisia jalkapalloseuroja, aiheeseen liittyviä uutisartikkeleita tai faniryhmiä.
• Koulutus: Kurssien ja oppimateriaalien suositteleminen opiskelijoille heidän oppimistavoitteidensa ja akateemisen suorituksensa perusteella. Intiassa tietojenkäsittelytiedettä opiskelevalle opiskelijalle voitaisiin suositella verkkokursseja, oppikirjoja tai tutkimuspapereita.
• Matkailu: Kohteiden, hotellien ja aktiviteettien suositteleminen matkailijoille heidän mieltymystensä ja matkahistoriansa perusteella. Italiassa matkaa suunnittelevalle yhdysvaltalaiselle turistille voitaisiin suositella suosittuja maamerkkejä, ravintoloita tai paikallisia tapahtumia.

Globaalit näkökohdat

Kun rakennetaan suositusjärjestelmiä globaaleille yleisöille, on tärkeää ottaa huomioon seuraavat tekijät:

• Kulttuurierot: Käyttäjien mieltymykset voivat vaihdella merkittävästi eri kulttuureissa. On tärkeää ymmärtää nämä erot ja räätälöidä suositukset sen mukaisesti. Esimerkiksi ruokavaliosuositukset yhdysvaltalaiselle käyttäjälle voivat olla erilaiset kuin kiinalaiselle käyttäjälle.
• Kielituki: Suositusjärjestelmän tulisi tukea useita kieliä palvellakseen käyttäjiä eri kielitaustoista.
• Tietosuoja: On tärkeää noudattaa eri maiden tietosuojasäännöksiä. Esimerkiksi Euroopan unionin yleinen tietosuoja-asetus (GDPR) edellyttää organisaatioilta nimenomaista suostumusta käyttäjiltä ennen heidän henkilötietojensa keräämistä ja käsittelyä.
• Aikavyöhykkeet: Ota huomioon eri aikavyöhykkeet suositusten ajoituksessa ja ilmoitusten lähettämisessä.
• Esteettömyys: Varmista, että suositusjärjestelmä on esteetön vammaisille käyttäjille.

Johtopäätös

Matriisihajotus on tehokas tekniikka suositusjärjestelmien rakentamiseen. Ymmärtämällä taustalla olevat periaatteet ja käyttämällä Python-kirjastoja, kuten Surprisea, voit rakentaa tehokkaita suositusjärjestelmiä, jotka personoivat käyttäjäkokemuksia ja lisäävät sitoutumista. Muista ottaa huomioon tekijät, kuten hyperparametrien viritys, regularisointi, kylmäkäynnistysongelmien käsittely ja skaalautuvuus suositusjärjestelmän suorituskyvyn optimoimiseksi. Globaaleissa sovelluksissa kiinnitä huomiota kulttuurieroihin, kielitukeen, tietosuojaan, aikavyöhykkeisiin ja esteettömyyteen varmistaaksesi positiivisen käyttäjäkokemuksen kaikille.

Lisätutkimusta

• Surprise-kirjaston dokumentaatio: http://surpriselib.com/
• MovieLens-aineisto: https://grouplens.org/datasets/movielens/
• Matriisihajotustekniikat: Tutki erilaisia matriisihajotuksen muunnelmia ja optimointeja yhteistyösuodatukseen.