Рекомендательная система на Python: Объяснение матричной факторизации

В современном мире, управляемом данными, рекомендательные системы встречаются повсеместно. От предложения продуктов на платформах электронной коммерции, таких как Amazon и Alibaba, до рекомендации фильмов на Netflix или песен на Spotify, эти системы персонализируют пользовательский опыт и повышают вовлеченность. Эта статья предоставляет всестороннее руководство по созданию рекомендательной системы с использованием Python и мощного метода, называемого матричной факторизацией.

Что такое рекомендательная система?

Рекомендательная система - это тип системы фильтрации информации, которая прогнозирует предпочтения пользователей и предлагает элементы или контент, которые могут быть интересны пользователям. Основная идея состоит в том, чтобы понять прошлое поведение пользователя (например, покупки, рейтинги, историю просмотров) и использовать эту информацию для прогнозирования его будущих предпочтений.

Типы рекомендательных систем:

• Контентная фильтрация: Рекомендует элементы, похожие на те, которые понравились пользователю в прошлом. Например, если пользователю нравится смотреть документальные фильмы об истории, система может порекомендовать другие исторические документальные фильмы.
• Совместная фильтрация: Рекомендует элементы на основе предпочтений пользователей со схожими вкусами. Если два пользователя высоко оценили похожие элементы, и одному пользователю нравится новый элемент, система может порекомендовать этот элемент другому пользователю.
• Гибридные подходы: Объединяет контентную и совместную фильтрацию, чтобы использовать сильные стороны обеих.

Матричная факторизация: Мощный метод совместной фильтрации

Матричная факторизация - это мощный метод совместной фильтрации, используемый для обнаружения скрытых признаков, которые объясняют наблюдаемые рейтинги. Основная идея состоит в том, чтобы разложить матрицу взаимодействия пользователя и элемента на две матрицы меньшей размерности: матрицу пользователя и матрицу элемента. Эти матрицы отражают основные взаимосвязи между пользователями и элементами.

Понимание математики, лежащей в основе матричной факторизации

Обозначим матрицу взаимодействия пользователя и элемента как R, где R_ui представляет рейтинг, данный пользователем u элементу i. Цель матричной факторизации - аппроксимировать R как произведение двух матриц:

R ≈ P x Q^T

• P - это матрица пользователя, где каждая строка представляет пользователя, а каждый столбец представляет скрытый признак.
• Q - это матрица элемента, где каждая строка представляет элемент, а каждый столбец представляет скрытый признак.
• Q^T - это транспонированная матрица элемента.

Точечное произведение строки в P (представляющей пользователя) и строки в Q (представляющей элемент) аппроксимирует рейтинг, который пользователь дал бы этому элементу. Задача состоит в том, чтобы изучить матрицы P и Q таким образом, чтобы разница между прогнозируемыми рейтингами (P x Q^T) и фактическими рейтингами (R) была минимизирована.

Общие алгоритмы матричной факторизации

• Сингулярное разложение (SVD): Классический метод матричной факторизации, который разлагает матрицу на три матрицы: U, Σ и V^T. В контексте рекомендательных систем SVD можно использовать для факторизации матрицы рейтинга пользователя и элемента. Однако SVD требует, чтобы матрица была плотной (т.е. без пропущенных значений). Поэтому для заполнения недостающих рейтингов часто используются такие методы, как вменение.
• Неотрицательная матричная факторизация (NMF): Метод матричной факторизации, в котором матрицы P и Q ограничены быть неотрицательными. NMF особенно полезна при работе с данными, где отрицательные значения не имеют смысла (например, моделирование тем документа).
• Вероятностная матричная факторизация (PMF): Вероятностный подход к матричной факторизации, который предполагает, что скрытые векторы пользователя и элемента взяты из гауссовских распределений. PMF предоставляет принципиальный способ обработки неопределенности и может быть расширен для включения дополнительной информации (например, атрибуты пользователя, характеристики элемента).

Создание рекомендательной системы с помощью Python: Практический пример

Давайте углубимся в практический пример создания рекомендательной системы с использованием Python и библиотеки Surprise. Surprise - это Python scikit для создания и анализа рекомендательных систем. Он предоставляет различные алгоритмы совместной фильтрации, включая SVD, NMF и PMF.

Установка библиотеки Surprise

Сначала вам нужно установить библиотеку Surprise. Вы можете сделать это с помощью pip:

            pip install scikit-surprise
            

              
                Copy
              
            
          

Загрузка и подготовка данных

В этом примере мы будем использовать набор данных MovieLens, который является популярным набором данных для оценки алгоритмов рекомендаций. Библиотека Surprise предоставляет встроенную поддержку для загрузки набора данных MovieLens.

            
from surprise import Dataset
from surprise import Reader

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

            

              
                Copy
              
            
          

Если у вас есть собственные данные, вы можете загрузить их с помощью класса Reader. Класс Reader позволяет указать формат файла данных.

            
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
              
            
          

Обучение модели

Теперь, когда мы загрузили и подготовили данные, мы можем обучить модель. В этом примере мы будем использовать алгоритм SVD.

            
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
              
            
          

Прогнозирование

После обучения модели мы можем делать прогнозы на тестовом наборе.

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

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

            

              
                Copy
              
            
          

Каждый объект прогноза содержит идентификатор пользователя, идентификатор элемента, фактический рейтинг и прогнозируемый рейтинг.

Оценка модели

Чтобы оценить производительность модели, мы можем использовать такие метрики, как среднеквадратическая ошибка (RMSE) и средняя абсолютная ошибка (MAE).

            
from surprise import accuracy

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

            

              
                Copy
              
            
          

Составление рекомендаций для конкретного пользователя

Чтобы составить рекомендации для конкретного пользователя, мы можем использовать метод 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
              
            
          

Это предскажет рейтинг, который пользователь '196' дал бы элементу '302'.

Чтобы рекомендовать N лучших элементов для пользователя, вы можете перебрать все элементы, которые пользователь еще не оценил, и предсказать рейтинги. Затем вы можете отсортировать элементы по прогнозируемым рейтингам и выбрать N лучших элементов.

            
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
              
            
          

Оптимизация рекомендательной системы

Существует несколько способов оптимизировать производительность рекомендательной системы:

Настройка гиперпараметров

Большинство алгоритмов матричной факторизации имеют гиперпараметры, которые можно настроить для повышения производительности. Например, алгоритм SVD имеет гиперпараметры, такие как количество факторов (n_factors) и скорость обучения (lr_all). Вы можете использовать такие методы, как поиск по сетке или рандомизированный поиск, чтобы найти оптимальные гиперпараметры.

            
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
              
            
          

Регуляризация

Регуляризация - это метод, используемый для предотвращения переобучения. Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо изучает обучающие данные и плохо работает на невидимых данных. Общие методы регуляризации включают L1-регуляризацию и L2-регуляризацию. Библиотека Surprise предоставляет встроенную поддержку регуляризации.

Обработка проблемы холодного старта

Проблема холодного старта возникает, когда система имеет ограниченную или нулевую информацию о новых пользователях или новых элементах. Это может затруднить предоставление точных рекомендаций. Существует несколько методов решения проблемы холодного старта:

• Контентная фильтрация: Используйте контентную фильтрацию для рекомендации элементов на основе их характеристик, даже если пользователь ранее не взаимодействовал с ними.
• Гибридные подходы: Объедините совместную фильтрацию с контентной фильтрацией, чтобы использовать сильные стороны обеих.
• Рекомендация на основе знаний: Используйте явные знания о пользователях и элементах для составления рекомендаций.
• Рекомендация на основе популярности: Рекомендуйте самые популярные элементы новым пользователям.

Масштабируемость

Для больших наборов данных матричная факторизация может быть вычислительно дорогостоящей. Существует несколько методов повышения масштабируемости матричной факторизации:

• Распределенные вычисления: Используйте платформы распределенных вычислений, такие как Apache Spark, для распараллеливания вычислений.
• Выборка: Используйте методы выборки, чтобы уменьшить размер набора данных.
• Приближенные алгоритмы: Используйте приближенные алгоритмы для снижения вычислительной сложности.

Реальные приложения и глобальные соображения

Рекомендательные системы матричной факторизации используются в широком спектре отраслей и приложений. Вот несколько примеров:

• Электронная коммерция: Рекомендация продуктов пользователям на основе их прошлых покупок и истории просмотров. Например, пользователю в Германии, покупающему туристическое снаряжение, могут быть рекомендованы соответствующая одежда, карты местных маршрутов или соответствующие книги.
• СМИ и развлечения: Рекомендация фильмов, телешоу и музыки пользователям на основе их привычек просмотра и прослушивания. Пользователю в Японии, которому нравится аниме, могут быть рекомендованы новые сериалы, похожие жанры или сопутствующие товары.
• Социальные сети: Рекомендация друзей, групп и контента пользователям на основе их интересов и социальных связей. Пользователю в Бразилии, интересующемуся футболом, могут быть рекомендованы местные футбольные клубы, соответствующие новостные статьи или группы фанатов.
• Образование: Рекомендация курсов и учебных материалов учащимся на основе их целей обучения и успеваемости. Студенту в Индии, изучающему информатику, могут быть рекомендованы онлайн-курсы, учебники или исследовательские работы.
• Путешествия и туризм: Рекомендация направлений, отелей и мероприятий путешественникам на основе их предпочтений и истории путешествий. Туристу из США, планирующему поездку в Италию, могут быть рекомендованы популярные достопримечательности, рестораны или местные мероприятия.

Глобальные соображения

При создании рекомендательных систем для глобальной аудитории важно учитывать следующие факторы:

• Культурные различия: Предпочтения пользователей могут значительно различаться в разных культурах. Важно понимать эти различия и соответствующим образом адаптировать рекомендации. Например, диетические рекомендации для пользователя в США могут отличаться от рекомендаций для пользователя в Китае.
• Языковая поддержка: Рекомендательная система должна поддерживать несколько языков, чтобы обслуживать пользователей из разных языковых слоев.
• Конфиденциальность данных: Важно соблюдать правила конфиденциальности данных в разных странах. Например, Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европейском Союзе требует от организаций получения явного согласия от пользователей перед сбором и обработкой их личных данных.
• Часовые пояса: Учитывайте разные часовые пояса при планировании рекомендаций и отправке уведомлений.
• Доступность: Убедитесь, что рекомендательная система доступна для пользователей с ограниченными возможностями.

Заключение

Матричная факторизация - это мощный метод для создания рекомендательных систем. Понимая основные принципы и используя библиотеки Python, такие как Surprise, вы можете создавать эффективные системы рекомендаций, которые персонализируют пользовательский опыт и повышают вовлеченность. Не забудьте учитывать такие факторы, как настройка гиперпараметров, регуляризация, обработка проблем холодного старта и масштабируемость, чтобы оптимизировать производительность вашей рекомендательной системы. Для глобальных приложений обращайте внимание на культурные различия, языковую поддержку, конфиденциальность данных, часовые пояса и доступность, чтобы обеспечить положительный пользовательский опыт для всех.

Дальнейшее изучение

• Документация библиотеки Surprise: http://surpriselib.com/
• Набор данных MovieLens: https://grouplens.org/datasets/movielens/
• Методы матричной факторизации: Изучите различные вариации и оптимизации матричной факторизации для совместной фильтрации.