מנוע המלצות בפייתון: הסבר על פירוק מטריצות

בעולם המונחה נתונים של ימינו, מנועי המלצות נמצאים בכל מקום. מהצעת מוצרים בפלטפורמות מסחר אלקטרוני כמו אמזון ועליבאבא, ועד להמלצת סרטים בנטפליקס או שירים בספוטיפיי, מערכות אלה מתאימות אישית את חוויית המשתמש ומגבירות את המעורבות. מאמר זה מספק מדריך מקיף לבניית מנוע המלצות באמצעות Python וטכניקה עוצמתית בשם פירוק מטריצות.

מהו מנוע המלצות?

מנוע המלצות הוא סוג של מערכת סינון מידע המנבאת את העדפות המשתמש ומציעה פריטים או תוכן שהמשתמשים עשויים למצוא מעניינים. הרעיון המרכזי הוא להבין את התנהגות המשתמש בעבר (למשל, רכישות, דירוגים, היסטוריית גלישה) ולהשתמש במידע זה כדי לנבא את העדפותיו העתידיות.

סוגי מנועי המלצות:

• סינון מבוסס תוכן: ממליץ על פריטים הדומים לאלה שמשתמש אהב בעבר. לדוגמה, אם משתמש נהנה לצפות בסרטים תיעודיים על היסטוריה, המערכת עשויה להמליץ על סרטים תיעודיים היסטוריים אחרים.
• סינון שיתופי: ממליץ על פריטים בהתבסס על העדפות של משתמשים עם טעמים דומים. אם שני משתמשים דירגו פריטים דומים בציון גבוה, ומשתמש אחד אוהב פריט חדש, המערכת עשויה להמליץ על פריט זה למשתמש השני.
• גישות היברידיות: משלבות סינון מבוסס תוכן וסינון שיתופי כדי למנף את החוזקות של שניהם.

פירוק מטריצות: טכניקת סינון שיתופי עוצמתית

פירוק מטריצות הוא טכניקת סינון שיתופי עוצמתית המשמשת לגילוי תכונות חבויות המסבירות את הדירוגים שנצפו. הרעיון הבסיסי הוא לפרק מטריצת אינטראקציה בין משתמשים לפריטים לשתי מטריצות בעלות ממד נמוך יותר: מטריצת משתמשים ומטריצת פריטים. מטריצות אלה לוכדות את קשרי הגומלין הבסיסיים בין משתמשים לפריטים.

הבנת המתמטיקה מאחורי פירוק מטריצות

נסמן את מטריצת האינטראקציה בין משתמשים לפריטים כ-R, כאשר R_ui מייצג את הדירוג שניתן על ידי משתמש u לפריט i. המטרה של פירוק מטריצות היא לקרב את R כמכפלה של שתי מטריצות:

R ≈ P x Q^T

• P היא מטריצת המשתמשים, כאשר כל שורה מייצגת משתמש וכל עמודה מייצגת תכונה חבויה.
• Q היא מטריצת הפריטים, כאשר כל שורה מייצגת פריט וכל עמודה מייצגת תכונה חבויה.
• Q^T הוא הטרנספוזיציה של מטריצת הפריטים.

מכפלת הנקודה של שורה ב-P (המייצגת משתמש) ושורה ב-Q (המייצגת פריט) מקרבת את הדירוג שמשתמש זה ייתן לפריט זה. המטרה היא ללמוד את המטריצות P ו-Q כך שההפרש בין הדירוגים החזויים (P x Q^T) לבין הדירוגים בפועל (R) ימוזער.

אלגוריתמי פירוק מטריצות נפוצים

• פירוק ערך סינגולרי (SVD): טכניקת פירוק מטריצות קלאסית המפרקת מטריצה לשלוש מטריצות: U, Σ ו-V^T. בהקשר של מנועי המלצות, ניתן להשתמש ב-SVD כדי לפרק את מטריצת הדירוגים של משתמשים לפריטים. עם זאת, SVD דורש שהמטריצה תהיה צפופה (כלומר, ללא ערכים חסרים). לכן, טכניקות כמו השלמה משמשות לעתים קרובות כדי למלא דירוגים חסרים.
• פירוק מטריצות לא שליליות (NMF): טכניקת פירוק מטריצות שבה המטריצות P ו-Q מוגבלות להיות לא שליליות. NMF שימושי במיוחד כאשר עוסקים בנתונים שבהם ערכים שליליים אינם משמעותיים (למשל, מידול נושאי מסמכים).
• פירוק מטריצות הסתברותי (PMF): גישה הסתברותית לפירוק מטריצות המניחה שווקטורי המשתמשים והפריטים החבויים נלקחים מהתפלגויות גאוסיאניות. PMF מספק דרך עקרונית להתמודד עם אי ודאות וניתן להרחיב אותו כדי לשלב מידע נוסף (למשל, תכונות משתמש, תכונות פריט).

בניית מנוע המלצות עם Python: דוגמה מעשית

בואו ניכנס לדוגמה מעשית של בניית מנוע המלצות באמצעות Python וספריית Surprise. Surprise היא Python scikit לבנייה וניתוח של מערכות המלצות. היא מספקת אלגוריתמי סינון שיתופי שונים, כולל SVD, NMF ו-PMF.

התקנת ספריית Surprise

ראשית, עליך להתקין את ספריית Surprise. אתה יכול לעשות זאת באמצעות pip:

            pip install scikit-surprise
            

              
                Copy
              
            
          

טעינה והכנה של הנתונים

לדוגמה זו, נשתמש במערך הנתונים MovieLens, שהוא מערך נתונים פופולרי להערכת אלגוריתמי המלצות. ספריית Surprise מספקת תמיכה מובנית לטעינת מערך הנתונים MovieLens.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

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

            

              
                Copy
              
            
          

אם יש לך נתונים משלך, תוכל לטעון אותם באמצעות המחלקה Reader. המחלקה Reader מאפשרת לך לציין את הפורמט של קובץ הנתונים שלך.

            
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
              
            
          

אימון המודל

כעת, לאחר שטענו והכנו את הנתונים, אנו יכולים לאמן את המודל. נשתמש באלגוריתם SVD בדוגמה זו.

            
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
              
            
          

ביצוע תחזיות

לאחר אימון המודל, אנו יכולים לבצע תחזיות על מערך הבדיקה.

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

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

            

              
                Copy
              
            
          

כל אובייקט תחזית מכיל את מזהה המשתמש, מזהה הפריט, הדירוג בפועל והדירוג החזוי.

הערכת המודל

כדי להעריך את ביצועי המודל, אנו יכולים להשתמש במדדים כגון שורש שגיאת הריבוע הממוצע (RMSE) ושגיאת ממוצע מוחלט (MAE).

            
from surprise import accuracy

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

            

              
                Copy
              
            
          

ביצוע המלצות עבור משתמש ספציפי

כדי לבצע המלצות עבור משתמש ספציפי, אנו יכולים להשתמש בשיטה algo.predict().

            
# 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
              
            
          

זה ינבא את הדירוג שמשתמש '196' ייתן לפריט '302'.

כדי להמליץ על N הפריטים המובילים עבור משתמש, אתה יכול לחזור על כל הפריטים שהמשתמש עדיין לא דירג ולנבא את הדירוגים. לאחר מכן, אתה יכול למיין את הפריטים לפי הדירוגים החזויים ולבחור את N הפריטים המובילים.

            
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
              
            
          

אופטימיזציה של מנוע ההמלצות

ישנן מספר דרכים לייעל את הביצועים של מנוע ההמלצות:

כוונון היפרפרמטרים

לרוב אלגוריתמי פירוק המטריצות יש היפרפרמטרים שניתן לכוונן כדי לשפר את הביצועים. לדוגמה, לאלגוריתם SVD יש היפרפרמטרים כגון מספר הגורמים (n_factors) וקצב הלמידה (lr_all). אתה יכול להשתמש בטכניקות כמו חיפוש רשת או חיפוש אקראי כדי למצוא את ההיפרפרמטרים האופטימליים.

            
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
              
            
          

רגולריזציה

רגולריזציה היא טכניקה המשמשת למניעת התאמת יתר. התאמת יתר מתרחשת כאשר המודל לומד את נתוני האימון טוב מדי ומתפקד בצורה גרועה על נתונים שלא נראו. טכניקות רגולריזציה נפוצות כוללות רגולריזציית L1 ורגולריזציית L2. ספריית Surprise מספקת תמיכה מובנית ברגולריזציה.

טיפול בבעיית ההתנעה הקרה

בעיית ההתנעה הקרה מתרחשת כאשר למערכת יש מידע מוגבל או אין מידע כלל על משתמשים חדשים או פריטים חדשים. זה יכול להקשות על מתן המלצות מדויקות. ישנן מספר טכניקות להתמודדות עם בעיית ההתנעה הקרה:

• סינון מבוסס תוכן: השתמש בסינון מבוסס תוכן כדי להמליץ על פריטים בהתבסס על התכונות שלהם, גם אם המשתמש לא קיים איתם אינטראקציה בעבר.
• גישות היברידיות: שלב סינון שיתופי עם סינון מבוסס תוכן כדי למנף את החוזקות של שניהם.
• המלצה מבוססת ידע: השתמש בידע מפורש על המשתמשים והפריטים כדי לבצע המלצות.
• המלצה מבוססת פופולריות: המלץ על הפריטים הפופולריים ביותר למשתמשים חדשים.

מדרגיות

עבור מערכי נתונים גדולים, פירוק מטריצות יכול להיות יקר מבחינה חישובית. ישנן מספר טכניקות לשיפור המדרגיות של פירוק מטריצות:

• מחשוב מבוזר: השתמש במסגרות מחשוב מבוזרות כמו Apache Spark כדי להקביל את החישוב.
• דגימה: השתמש בטכניקות דגימה כדי להקטין את גודל מערך הנתונים.
• אלגוריתמי קירוב: השתמש באלגוריתמי קירוב כדי להפחית את המורכבות החישובית.

יישומים בעולם האמיתי ושיקולים גלובליים

מנועי המלצות לפירוק מטריצות משמשים במגוון רחב של תעשיות ויישומים. הנה כמה דוגמאות:

• מסחר אלקטרוני: המלצת מוצרים למשתמשים בהתבסס על הרכישות והיסטוריית הגלישה שלהם בעבר. לדוגמה, למשתמש בגרמניה שקונה ציוד טיולים עשויים להמליץ על ביגוד מתאים, מפות של שבילים מקומיים או ספרים רלוונטיים.
• מדיה ובידור: המלצת סרטים, תוכניות טלוויזיה ומוזיקה למשתמשים בהתבסס על הרגלי הצפייה וההאזנה שלהם. למשתמש ביפן שנהנה מאנימה עשויים להמליץ על סדרות חדשות, ז'אנרים דומים או מוצרים נלווים קשורים.
• מדיה חברתית: המלצת חברים, קבוצות ותוכן למשתמשים בהתבסס על תחומי העניין והקשרים החברתיים שלהם. למשתמש בברזיל המתעניין בכדורגל עשויים להמליץ על מועדוני כדורגל מקומיים, מאמרי חדשות קשורים או קבוצות מעריצים.
• חינוך: המלצת קורסים וחומרי למידה לסטודנטים בהתבסס על מטרות הלמידה והביצועים האקדמיים שלהם. לסטודנט בהודו הלומד מדעי המחשב עשויים להמליץ על קורסים מקוונים, ספרי לימוד או מאמרי מחקר.
• נסיעות ותיירות: המלצת יעדים, מלונות ופעילויות לנוסעים בהתבסס על העדפותיהם והיסטוריית הנסיעות שלהם. לתייר מארה"ב המתכנן טיול לאיטליה עשויים להמליץ על ציוני דרך פופולריים, מסעדות או אירועים מקומיים.

שיקולים גלובליים

בעת בניית מנועי המלצות לקהל גלובלי, חשוב לקחת בחשבון את הגורמים הבאים:

• הבדלים תרבותיים: העדפות משתמשים יכולות להשתנות באופן משמעותי בין תרבויות שונות. חשוב להבין את ההבדלים הללו ולהתאים את ההמלצות בהתאם. לדוגמה, המלצות תזונתיות למשתמש בארה"ב עשויות להיות שונות מאלה של משתמש בסין.
• תמיכה בשפות: מנוע ההמלצות צריך לתמוך במספר שפות כדי לתת מענה למשתמשים מרקעים לשוניים שונים.
• פרטיות נתונים: חשוב לציית לתקנות פרטיות הנתונים במדינות שונות. לדוגמה, תקנת הגנת הנתונים הכללית (GDPR) באיחוד האירופי מחייבת ארגונים לקבל הסכמה מפורשת ממשתמשים לפני איסוף ועיבוד הנתונים האישיים שלהם.
• אזורי זמן: שקול אזורי זמן שונים בעת תזמון המלצות ושליחת התראות.
• נגישות: ודא שמנוע ההמלצות נגיש למשתמשים עם מוגבלויות.

מסקנה

פירוק מטריצות הוא טכניקה עוצמתית לבניית מנועי המלצות. על ידי הבנת העקרונות הבסיסיים ושימוש בספריות Python כמו Surprise, אתה יכול לבנות מערכות המלצות יעילות המתאימות אישית את חוויית המשתמש ומגבירות את המעורבות. זכור לקחת בחשבון גורמים כמו כוונון היפרפרמטרים, רגולריזציה, טיפול בבעיות התנעה קרה ומדרגיות כדי לייעל את הביצועים של מנוע ההמלצות שלך. עבור יישומים גלובליים, שים לב להבדלים תרבותיים, תמיכה בשפות, פרטיות נתונים, אזורי זמן ונגישות כדי להבטיח חוויית משתמש חיובית לכולם.

חקירה נוספת

• תיעוד ספריית Surprise: http://surpriselib.com/
• מערך נתונים MovieLens: https://grouplens.org/datasets/movielens/
• טכניקות פירוק מטריצות: חקור וריאציות ואופטימיזציות שונות של פירוק מטריצות לסינון שיתופי.