Python Anbefalingsmotor: Matrisefaktorisering Forklart

I dagens datadrevne verden er anbefalingsmotorer overalt. Fra å foreslå produkter på e-handelsplattformer som Amazon og Alibaba, til å anbefale filmer på Netflix eller sanger på Spotify, personaliserer disse systemene brukeropplevelser og driver engasjement. Denne artikkelen gir en omfattende guide til å bygge en anbefalingsmotor ved hjelp av Python og en kraftig teknikk kalt Matrisefaktorisering.

Hva er en Anbefalingsmotor?

En anbefalingsmotor er en type informasjonsfiltreringssystem som forutsier brukerpreferanser og foreslår elementer eller innhold som brukere kan finne interessant. Kjerneideen er å forstå brukerens tidligere atferd (f.eks. kjøp, vurderinger, nettleserhistorikk) og bruke denne informasjonen til å forutsi deres fremtidige preferanser.

Typer Anbefalingsmotorer:

• Innholdsbasert filtrering: Anbefaler elementer som ligner på dem en bruker har likt tidligere. For eksempel, hvis en bruker liker å se dokumentarer om historie, kan systemet anbefale andre historiske dokumentarer.
• Kollaborativ filtrering: Anbefaler elementer basert på preferansene til brukere med lignende smak. Hvis to brukere har vurdert lignende elementer høyt, og den ene brukeren liker et nytt element, kan systemet anbefale det elementet til den andre brukeren.
• Hybrid tilnærminger: Kombinerer innholdsbasert og kollaborativ filtrering for å utnytte styrkene til begge.

Matrisefaktorisering: En Kraftig Kollaborativ Filtreringsteknikk

Matrisefaktorisering er en kraftig kollaborativ filtreringsteknikk som brukes til å oppdage latente funksjoner som forklarer de observerte vurderingene. Den grunnleggende ideen er å dekomponere en bruker-element-interaksjonsmatrise til to lavere-dimensjonale matriser: en brukermatrise og en elementmatrise. Disse matrisene fanger opp de underliggende forholdene mellom brukere og elementer.

Forstå Matematikken Bak Matrisefaktorisering

La oss betegne bruker-element-interaksjonsmatrisen som R, der R_ui representerer vurderingen gitt av bruker u til element i. Målet med matrisefaktorisering er å tilnærme R som produktet av to matriser:

R ≈ P x Q^T

• P er brukermatrisen, der hver rad representerer en bruker og hver kolonne representerer en latent funksjon.
• Q er elementmatrisen, der hver rad representerer et element og hver kolonne representerer en latent funksjon.
• Q^T er den transponerte av elementmatrisen.

Prikkproduktet av en rad i P (som representerer en bruker) og en rad i Q (som representerer et element) tilnærmer vurderingen som brukeren ville gitt det elementet. Målet er å lære matrisene P og Q slik at forskjellen mellom de predikerte vurderingene (P x Q^T) og de faktiske vurderingene (R) minimeres.

Vanlige Matrisefaktoriseringsalgoritmer

• Singular Value Decomposition (SVD): En klassisk matrisefaktoriseringsteknikk som dekomponerer en matrise til tre matriser: U, Σ, og V^T. I sammenheng med anbefalingsmotorer kan SVD brukes til å faktorisere bruker-element-vurderingsmatrisen. SVD krever imidlertid at matrisen er tett (dvs. ingen manglende verdier). Derfor brukes teknikker som imputering ofte for å fylle inn manglende vurderinger.
• Ikke-negativ Matrisefaktorisering (NMF): En matrisefaktoriseringsteknikk der matrisene P og Q er begrenset til å være ikke-negative. NMF er spesielt nyttig når man håndterer data der negative verdier ikke er meningsfulle (f.eks. emnemodellering av dokumenter).
• Probabilistisk Matrisefaktorisering (PMF): En probabilistisk tilnærming til matrisefaktorisering som antar at de latente bruker- og elementvektorene trekkes fra Gaussiske distribusjoner. PMF gir en prinsipiell måte å håndtere usikkerhet på og kan utvides til å inkludere tilleggsinformasjon (f.eks. brukerattributter, elementfunksjoner).

Bygge en Anbefalingsmotor med Python: Et Praktisk Eksempel

La oss dykke ned i et praktisk eksempel på å bygge en anbefalingsmotor ved hjelp av Python og Surprise-biblioteket. Surprise er en Python scikit for å bygge og analysere anbefalingssystemer. Den tilbyr ulike kollaborative filtreringsalgoritmer, inkludert SVD, NMF og PMF.

Installere Surprise-biblioteket

Først må du installere Surprise-biblioteket. Du kan gjøre dette ved hjelp av pip:

            pip install scikit-surprise
            

              
                Copy
              
            
          

Laste inn og Forberede Data

For dette eksemplet vil vi bruke MovieLens-datasettet, som er et populært datasett for evaluering av anbefalingsalgoritmer. Surprise-biblioteket gir innebygd støtte for lasting av MovieLens-datasettet.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

# Last inn MovieLens 100K datasettet
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')

            

              
                Copy
              
            
          

Hvis du har dine egne data, kan du laste dem inn ved hjelp av Reader-klassen. Reader-klassen lar deg spesifisere formatet på datafilen din.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

# Definer formatet til datafilen din
reader = Reader(line_format='user item rating', sep=',', rating_scale=(1, 5))

# Last inn datafilen din
data = Dataset.load_from_file('path/to/your/data.csv', reader=reader)

            

              
                Copy
              
            
          

Trening av Modellen

Nå som vi har lastet inn og forberedt dataene, kan vi trene modellen. Vi vil bruke SVD-algoritmen i dette eksemplet.

            
from surprise import SVD
from surprise.model_selection import train_test_split

# Del dataene inn i trenings- og testsett
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)

# Initialiser SVD-algoritmen
algo = SVD()

# Tren algoritmen på treningssettet
algo.fit(trainset)

            

              
                Copy
              
            
          

Gjøre Prediksjoner

Etter å ha trent modellen, kan vi gjøre prediksjoner på testsettet.

            
# Gjør prediksjoner på testsettet
predictions = algo.test(testset)

# Skriv ut prediksjonene
for prediction in predictions:
    print(prediction)

            

              
                Copy
              
            
          

Hvert prediksjonsobjekt inneholder bruker-ID, element-ID, faktisk vurdering og predikert vurdering.

Evaluere Modellen

For å evaluere modellens ytelse kan vi bruke metrikker som Root Mean Squared Error (RMSE) og Mean Absolute Error (MAE).

            
from surprise import accuracy

# Beregn RMSE og MAE
accuracy.rmse(predictions)
accuracy.mae(predictions)

            

              
                Copy
              
            
          

Gi Anbefalinger til en Spesifikk Bruker

For å gi anbefalinger til en spesifikk bruker, kan vi bruke algo.predict()-metoden.

            
# Hent bruker-ID
user_id = '196'

# Hent element-ID
item_id = '302'

# Forutsig vurderingen
prediction = algo.predict(user_id, item_id)

# Skriv ut den predikerte vurderingen
print(prediction.est)

            

              
                Copy
              
            
          

Dette vil forutsi vurderingen som bruker '196' ville gitt element '302'.

For å anbefale de topp N elementene for en bruker, kan du iterere gjennom alle elementene som brukeren ennå ikke har vurdert og forutsi vurderingene. Deretter kan du sortere elementene etter de predikerte vurderingene og velge de topp N elementene.

            
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."""

    # Først, mapp prediksjonene til hver bruker.
    top_n = defaultdict(list)
    for uid, iid, true_r, est, _ in predictions:
        top_n[uid].append((iid, est))

    # Deretter, sorter prediksjonene for hver bruker og hent de k høyeste.
    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)

# Skriv ut de anbefalte elementene for hver bruker
for uid, user_ratings in top_n.items():
    print(uid, [iid for (iid, _) in user_ratings])

            

              
                Copy
              
            
          

Optimalisere Anbefalingsmotoren

Det er flere måter å optimalisere ytelsen til anbefalingsmotoren på:

Justering av Hyperparametere

De fleste matrisefaktoriseringalgoritmer har hyperparametere som kan justeres for å forbedre ytelsen. For eksempel har SVD-algoritmen hyperparametere som antall faktorer (n_factors) og læringsrate (lr_all). Du kan bruke teknikker som rutenettsøk (grid search) eller randomisert søk for å finne de optimale hyperparameterne.

            
from surprise.model_selection import GridSearchCV

# Definer parameterne som skal justeres
param_grid = {
    'n_factors': [50, 100, 150],
    'lr_all': [0.002, 0.005, 0.01],
    'reg_all': [0.02, 0.05, 0.1]
}

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

# Skriv ut de beste parameterne
print(gs.best_params['rmse'])

# Skriv ut den beste scoren
print(gs.best_score['rmse'])

            

              
                Copy
              
            
          

Regularisering

Regularisering er en teknikk som brukes for å forhindre overtilpasning (overfitting). Overtilpasning skjer når modellen lærer treningsdataene for godt og presterer dårlig på usett data. Vanlige regulariseringsteknikker inkluderer L1-regularisering og L2-regularisering. Surprise-biblioteket gir innebygd støtte for regularisering.

Håndtering av «Cold Start»-problemet

«Cold start»-problemet oppstår når systemet har begrenset eller ingen informasjon om nye brukere eller nye elementer. Dette kan gjøre det vanskelig å gi nøyaktige anbefalinger. Det er flere teknikker for å håndtere «cold start»-problemet:

• Innholdsbasert filtrering: Bruk innholdsbasert filtrering for å anbefale elementer basert på deres funksjoner, selv om brukeren ikke har interagert med dem før.
• Hybrid tilnærminger: Kombiner kollaborativ filtrering med innholdsbasert filtrering for å utnytte styrkene til begge.
• Kunnskapsbasert anbefaling: Bruk eksplisitt kunnskap om brukere og elementer for å gi anbefalinger.
• Popularitetsbasert anbefaling: Anbefal de mest populære elementene til nye brukere.

Skalerbarhet

For store datasett kan matrisefaktorisering være beregningsmessig kostbart. Det er flere teknikker for å forbedre skalerbarheten av matrisefaktorisering:

• Distribuert databehandling: Bruk distribuerte databehandlingsrammeverk som Apache Spark for å parallelisere beregningen.
• Sampling: Bruk samplingsteknikker for å redusere størrelsen på datasettet.
• Approksimasjonsalgoritmer: Bruk approksimasjonsalgoritmer for å redusere beregningskompleksiteten.

Anvendelser i Virkeligheten og Globale Hensyn

Matrisefaktorisering anbefalingsmotorer brukes i en rekke bransjer og applikasjoner. Her er noen eksempler:

• E-handel: Anbefale produkter til brukere basert på deres tidligere kjøp og nettleserhistorikk. For eksempel, en bruker i Tyskland som kjøper turutstyr kan bli anbefalt passende klær, kart over lokale stier eller relevante bøker.
• Media og underholdning: Anbefale filmer, TV-serier og musikk til brukere basert på deres visnings- og lyttevaner. En bruker i Japan som liker anime kan bli anbefalt nye serier, lignende sjangere eller relatert merchandise.
• Sosiale medier: Anbefale venner, grupper og innhold til brukere basert på deres interesser og sosiale forbindelser. En bruker i Brasil som er interessert i fotball kan bli anbefalt lokale fotballklubber, relaterte nyhetsartikler eller fangrupper.
• Utdanning: Anbefale kurs og læremateriell til studenter basert på deres læringsmål og akademiske prestasjoner. En student i India som studerer datavitenskap kan bli anbefalt nettkurs, lærebøker eller forskningsartikler.
• Reise og turisme: Anbefale destinasjoner, hoteller og aktiviteter til reisende basert på deres preferanser og reisehistorikk. En turist fra USA som planlegger en tur til Italia kan bli anbefalt populære landemerker, restauranter eller lokale arrangementer.

Globale Hensyn

Når man bygger anbefalingsmotorer for globale publikum, er det viktig å vurdere følgende faktorer:

• Kulturelle forskjeller: Brukerpreferanser kan variere betydelig på tvers av forskjellige kulturer. Det er viktig å forstå disse forskjellene og tilpasse anbefalingene deretter. For eksempel kan kostholds anbefalinger for en bruker i USA være annerledes enn for en bruker i Kina.
• Språkstøtte: Anbefalingsmotoren bør støtte flere språk for å imøtekomme brukere med ulik språkbakgrunn.
• Datapersonvern: Det er viktig å overholde personvernregler i forskjellige land. For eksempel krever General Data Protection Regulation (GDPR) i EU at organisasjoner innhenter eksplisitt samtykke fra brukere før de samler inn og behandler deres personlige data.
• Tidssoner: Vurder forskjellige tidssoner når du planlegger anbefalinger og sender varsler.
• Tilgjengelighet: Sørg for at anbefalingsmotoren er tilgjengelig for brukere med funksjonsnedsettelser.

Konklusjon

Matrisefaktorisering er en kraftig teknikk for å bygge anbefalingsmotorer. Ved å forstå de underliggende prinsippene og bruke Python-biblioteker som Surprise, kan du bygge effektive anbefalingssystemer som personaliserer brukeropplevelser og driver engasjement. Husk å vurdere faktorer som hyperparameterjustering, regularisering, håndtering av «cold start»-problemer og skalerbarhet for å optimalisere ytelsen til anbefalingsmotoren din. For globale applikasjoner, vær oppmerksom på kulturelle forskjeller, språkstøtte, datapersonvern, tidssoner og tilgjengelighet for å sikre en positiv brukeropplevelse for alle.

Videre Utforskning

• Surprise Bibliotek Dokumentasjon: http://surpriselib.com/
• MovieLens Datasett: https://grouplens.org/datasets/movielens/
• Matrisefaktoriseringsteknikker: Forsk på forskjellige variasjoner og optimaliseringer av Matrisefaktorisering for kollaborativ filtrering.