Python Aanbevelingsengine: Matrixfactorisatie Uitgelegd

In de huidige datagedreven wereld zijn aanbevelingsengines alomtegenwoordig. Van het suggereren van producten op e-commerceplatforms zoals Amazon en Alibaba, tot het aanbevelen van films op Netflix of nummers op Spotify, deze systemen personaliseren gebruikerservaringen en stimuleren betrokkenheid. Dit artikel biedt een uitgebreide gids voor het bouwen van een aanbevelingsengine met behulp van Python en een krachtige techniek genaamd Matrixfactorisatie.

Wat is een Aanbevelingsengine?

Een aanbevelingsengine is een type informatiefiltersysteem dat gebruikersvoorkeuren voorspelt en items of inhoud suggereert die gebruikers interessant kunnen vinden. Het kernidee is om het gedrag uit het verleden van de gebruiker te begrijpen (bijv. aankopen, beoordelingen, browsegeschiedenis) en die informatie te gebruiken om hun toekomstige voorkeuren te voorspellen.

Soorten Aanbevelingsengines:

• Inhoudsgebaseerd filteren: Beveelt items aan die vergelijkbaar zijn met wat een gebruiker in het verleden leuk vond. Als een gebruiker bijvoorbeeld graag documentaires over geschiedenis kijkt, kan het systeem andere historische documentaires aanbevelen.
• Collaboratief filteren: Beveelt items aan op basis van de voorkeuren van gebruikers met vergelijkbare smaken. Als twee gebruikers vergelijkbare items hoog hebben beoordeeld en één gebruiker een nieuw item leuk vindt, kan het systeem dat item aan de andere gebruiker aanbevelen.
• Hybride benaderingen: Combineert inhoudsgebaseerd en collaboratief filteren om te profiteren van de sterke punten van beide.

Matrixfactorisatie: Een Krachtige Techniek voor Collaboratief Filteren

Matrixfactorisatie is een krachtige techniek voor collaboratief filteren die wordt gebruikt om latente kenmerken te ontdekken die de waargenomen beoordelingen verklaren. Het fundamentele idee is om een gebruikers-item interactiematrix te ontbinden in twee matrices met een lagere dimensie: een gebruikersmatrix en een itemmatrix. Deze matrices leggen de onderliggende relaties tussen gebruikers en items vast.

De Wiskunde Achter Matrixfactorisatie Begrijpen

Laten we de gebruikers-item interactiematrix aanduiden als R, waarbij R_ui de beoordeling vertegenwoordigt die door gebruiker u aan item i is gegeven. Het doel van matrixfactorisatie is om R te benaderen als het product van twee matrices:

R ≈ P x Q^T

• P is de gebruikersmatrix, waarbij elke rij een gebruiker vertegenwoordigt en elke kolom een latente functie.
• Q is de itemmatrix, waarbij elke rij een item vertegenwoordigt en elke kolom een latente functie.
• Q^T is de getransponeerde van de itemmatrix.

Het inwendig product van een rij in P (die een gebruiker vertegenwoordigt) en een rij in Q (die een item vertegenwoordigt) benadert de beoordeling die die gebruiker aan dat item zou geven. Het doel is om de matrices P en Q te leren zodanig dat het verschil tussen de voorspelde beoordelingen (P x Q^T) en de werkelijke beoordelingen (R) wordt geminimaliseerd.

Veelvoorkomende Algoritmen voor Matrixfactorisatie

• Singular Value Decomposition (SVD): Een klassieke techniek voor matrixfactorisatie die een matrix ontbindt in drie matrices: U, Σ en V^T. In de context van aanbevelingsengines kan SVD worden gebruikt om de gebruikers-item beoordelingsmatrix te factoriseren. SVD vereist echter dat de matrix dicht is (dat wil zeggen, geen ontbrekende waarden). Daarom worden technieken zoals imputatie vaak gebruikt om ontbrekende beoordelingen in te vullen.
• Non-negative Matrix Factorization (NMF): Een techniek voor matrixfactorisatie waarbij de matrices P en Q worden beperkt tot niet-negatief te zijn. NMF is bijzonder nuttig bij het omgaan met gegevens waarbij negatieve waarden niet betekenisvol zijn (bijv. documentonderwerpmodellering).
• Probabilistic Matrix Factorization (PMF): Een probabilistische benadering van matrixfactorisatie die ervan uitgaat dat de latente vectoren van gebruikers en items worden getrokken uit Gaussiaanse verdelingen. PMF biedt een principiële manier om onzekerheid te hanteren en kan worden uitgebreid om aanvullende informatie op te nemen (bijv. gebruikerskenmerken, itemkenmerken).

Een Aanbevelingsengine Bouwen met Python: Een Praktisch Voorbeeld

Laten we duiken in een praktisch voorbeeld van het bouwen van een aanbevelingsengine met behulp van Python en de Surprise-bibliotheek. Surprise is een Python scikit voor het bouwen en analyseren van recommender systemen. Het biedt verschillende algoritmen voor collaboratief filteren, waaronder SVD, NMF en PMF.

De Surprise-bibliotheek Installeren

Eerst moet u de Surprise-bibliotheek installeren. U kunt dit doen met pip:

            pip install scikit-surprise
            

              
                Copy
              
            
          

Gegevens Laden en Voorbereiden

Voor dit voorbeeld gebruiken we de MovieLens-dataset, een populaire dataset voor het evalueren van aanbevelingsalgoritmen. De Surprise-bibliotheek biedt ingebouwde ondersteuning voor het laden van de MovieLens-dataset.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

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

            

              
                Copy
              
            
          

Als u uw eigen gegevens hebt, kunt u deze laden met de Reader klasse. De Reader klasse stelt u in staat om het formaat van uw gegevensbestand op te geven.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

# Definieer het formaat van uw gegevensbestand
reader = Reader(line_format='user item rating', sep=',', rating_scale=(1, 5))

# Laad uw gegevensbestand
data = Dataset.load_from_file('path/to/your/data.csv', reader=reader)

            

              
                Copy
              
            
          

Het Model Trainen

Nu we de gegevens hebben geladen en voorbereid, kunnen we het model trainen. We zullen in dit voorbeeld het SVD-algoritme gebruiken.

            
from surprise import SVD
from surprise.model_selection import train_test_split

# Splits de gegevens in trainings- en testsets
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)

# Initialiseer het SVD-algoritme
algo = SVD()

# Train het algoritme op de trainingsset
algo.fit(trainset)

            

              
                Copy
              
            
          

Voorspellingen Maken

Na het trainen van het model kunnen we voorspellingen maken op de testset.

            
# Maak voorspellingen op de testset
predictions = algo.test(testset)

# Print de voorspellingen
for prediction in predictions:
    print(prediction)

            

              
                Copy
              
            
          

Elk voorspellings-object bevat de gebruikers-ID, item-ID, werkelijke beoordeling en voorspelde beoordeling.

Het Model Evalueren

Om de prestaties van het model te evalueren, kunnen we metrieken zoals Root Mean Squared Error (RMSE) en Mean Absolute Error (MAE) gebruiken.

            
from surprise import accuracy

# Bereken RMSE en MAE
accuracy.rmse(predictions)
accuracy.mae(predictions)

            

              
                Copy
              
            
          

Aanbevelingen Maken voor een Specifieke Gebruiker

Om aanbevelingen te maken voor een specifieke gebruiker, kunnen we de algo.predict() methode gebruiken.

            
# Haal de gebruikers-ID op
user_id = '196'

# Haal de item-ID op
item_id = '302'

# Voorspel de beoordeling
prediction = algo.predict(user_id, item_id)

# Print de voorspelde beoordeling
print(prediction.est)

            

              
                Copy
              
            
          

Dit voorspelt de beoordeling die gebruiker '196' aan item '302' zou geven.

Om de top N items voor een gebruiker aan te bevelen, kunt u alle items doorlopen die de gebruiker nog niet heeft beoordeeld en de beoordelingen voorspellen. Vervolgens kunt u de items sorteren op de voorspelde beoordelingen en de top N items selecteren.

            
from collections import defaultdict


def get_top_n_recommendations(predictions, n=10):
    """Retourneert de top N aanbevelingen voor elke gebruiker uit een set voorspellingen."""

    # Eerst worden de voorspellingen aan elke gebruiker gekoppeld.
    top_n = defaultdict(list)
    for uid, iid, true_r, est, _ in predictions:
        top_n[uid].append((iid, est))

    # Sorteer vervolgens de voorspellingen voor elke gebruiker en haal de k hoogste op.
    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 de aanbevolen items voor elke gebruiker
for uid, user_ratings in top_n.items():
    print(uid, [iid for (iid, _) in user_ratings])

            

              
                Copy
              
            
          

De Aanbevelingsengine Optimaliseren

Er zijn verschillende manieren om de prestaties van de aanbevelingsengine te optimaliseren:

Hyperparameter Tuning

De meeste algoritmen voor matrixfactorisatie hebben hyperparameters die kunnen worden afgestemd om de prestaties te verbeteren. Het SVD-algoritme heeft bijvoorbeeld hyperparameters zoals het aantal factoren (n_factors) en de leersnelheid (lr_all). U kunt technieken zoals grid search of randomized search gebruiken om de optimale hyperparameters te vinden.

            
from surprise.model_selection import GridSearchCV

# Definieer de parameters die afgestemd moeten worden
param_grid = {
    'n_factors': [50, 100, 150],
    'lr_all': [0.002, 0.005, 0.01],
    'reg_all': [0.02, 0.05, 0.1]
}

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

# Print de beste parameters
print(gs.best_params['rmse'])

# Print de beste score
print(gs.best_score['rmse'])

            

              
                Copy
              
            
          

Regularisatie

Regularisatie is een techniek die wordt gebruikt om overfitting te voorkomen. Overfitting treedt op wanneer het model de trainingsgegevens te goed leert en slecht presteert op ongeziene gegevens. Veelvoorkomende regularisatietechnieken zijn L1-regularisatie en L2-regularisatie. De Surprise-bibliotheek biedt ingebouwde ondersteuning voor regularisatie.

Omgaan met het Cold Start-probleem

Het cold start-probleem treedt op wanneer het systeem beperkte of geen informatie heeft over nieuwe gebruikers of nieuwe items. Dit kan het moeilijk maken om nauwkeurige aanbevelingen te doen. Er zijn verschillende technieken om het cold start-probleem aan te pakken:

• Inhoudsgebaseerd filteren: Gebruik inhoudsgebaseerd filteren om items aan te bevelen op basis van hun kenmerken, zelfs als de gebruiker er nog niet mee heeft geïnteracteerd.
• Hybride benaderingen: Combineer collaboratief filteren met inhoudsgebaseerd filteren om te profiteren van de sterke punten van beide.
• Kennisgebaseerde aanbeveling: Gebruik expliciete kennis over de gebruikers en items om aanbevelingen te doen.
• Populariteitsgebaseerde aanbeveling: Beveel de populairste items aan nieuwe gebruikers aan.

Schaalbaarheid

Voor grote datasets kan matrixfactorisatie rekenkundig duur zijn. Er zijn verschillende technieken om de schaalbaarheid van matrixfactorisatie te verbeteren:

• Gedistribueerd computergebruik: Gebruik gedistribueerde computerframeworks zoals Apache Spark om de berekening te paralleliseren.
• Sampling: Gebruik samplingtechnieken om de grootte van de dataset te verkleinen.
• Approximatie-algoritmen: Gebruik approximatie-algoritmen om de computationele complexiteit te verminderen.

Toepassingen in de Echte Wereld en Wereldwijde Overwegingen

Matrixfactorisatie-aanbevelingsengines worden in een breed scala aan industrieën en toepassingen gebruikt. Hier zijn enkele voorbeelden:

• E-commerce: Het aanbevelen van producten aan gebruikers op basis van hun eerdere aankopen en browsegeschiedenis. Een gebruiker in Duitsland die wandeluitrusting koopt, kan bijvoorbeeld geschikte kleding, kaarten van lokale paden of relevante boeken worden aanbevolen.
• Media en Entertainment: Het aanbevelen van films, tv-programma's en muziek aan gebruikers op basis van hun kijk- en luistergewoonten. Een gebruiker in Japan die van anime houdt, kan nieuwe series, vergelijkbare genres of gerelateerde merchandise worden aanbevolen.
• Sociale Media: Het aanbevelen van vrienden, groepen en inhoud aan gebruikers op basis van hun interesses en sociale connecties. Een gebruiker in Brazilië met interesse in voetbal kan lokale voetbalclubs, gerelateerde nieuwsartikelen of groepen fans worden aanbevolen.
• Onderwijs: Het aanbevelen van cursussen en leermaterialen aan studenten op basis van hun leerdoelen en academische prestaties. Een student in India die informatica studeert, kan online cursussen, studieboeken of onderzoeksartikelen worden aanbevolen.
• Reizen en Toerisme: Het aanbevelen van bestemmingen, hotels en activiteiten aan reizigers op basis van hun voorkeuren en reisgeschiedenis. Een toerist uit de VS die een reis naar Italië plant, kan populaire bezienswaardigheden, restaurants of lokale evenementen worden aanbevolen.

Wereldwijde Overwegingen

Bij het bouwen van aanbevelingsengines voor een wereldwijd publiek is het belangrijk om rekening te houden met de volgende factoren:

• Culturele Verschillen: Gebruikersvoorkeuren kunnen aanzienlijk variëren tussen verschillende culturen. Het is belangrijk om deze verschillen te begrijpen en de aanbevelingen dienovereenkomstig aan te passen. Dieetaanbevelingen voor een gebruiker in de VS kunnen bijvoorbeeld verschillen van die voor een gebruiker in China.
• Taalondersteuning: De aanbevelingsengine moet meerdere talen ondersteunen om tegemoet te komen aan gebruikers uit verschillende taalkundige achtergronden.
• Gegevensprivacy: Het is belangrijk om te voldoen aan de regelgevingen voor gegevensprivacy in verschillende landen. De Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in de Europese Unie vereist bijvoorbeeld dat organisaties expliciete toestemming van gebruikers verkrijgen voordat hun persoonsgegevens worden verzameld en verwerkt.
• Tijdzones: Houd rekening met verschillende tijdzones bij het plannen van aanbevelingen en het verzenden van meldingen.
• Toegankelijkheid: Zorg ervoor dat de aanbevelingsengine toegankelijk is voor gebruikers met een handicap.

Conclusie

Matrixfactorisatie is een krachtige techniek voor het bouwen van aanbevelingsengines. Door de onderliggende principes te begrijpen en Python-bibliotheken zoals Surprise te gebruiken, kunt u effectieve aanbevelingssystemen bouwen die gebruikerservaringen personaliseren en betrokkenheid stimuleren. Vergeet niet factoren zoals hyperparameter tuning, regularisatie, het omgaan met cold start-problemen en schaalbaarheid in overweging te nemen om de prestaties van uw aanbevelingsengine te optimaliseren. Voor wereldwijde toepassingen moet u letten op culturele verschillen, taalondersteuning, gegevensprivacy, tijdzones en toegankelijkheid om een positieve gebruikerservaring voor iedereen te garanderen.

Verdere Verkenning

• Surprise Library Documentatie: http://surpriselib.com/
• MovieLens Dataset: https://grouplens.org/datasets/movielens/
• Matrixfactorisatie Technieken: Onderzoek verschillende variaties en optimalisaties van Matrixfactorisatie voor collaboratief filteren.