Kolaborativno filtriranje: Razkrivanje vedenja uporabnikov za prilagojene izkušnje

V današnjem svetu, bogatem s podatki, so uporabniki zasuti z informacijami. Od platform e-trgovine, ki prikazujejo milijone izdelkov, do storitev pretakanja, ki ponujajo obsežne knjižnice vsebin, je lahko čista količina ogromna. Kolaborativno filtriranje (CF) se izkaže kot zmogljiva tehnika za presejanje tega hrupa, napovedovanje uporabniških preferenc in zagotavljanje prilagojenih izkušenj, ki povečujejo zadovoljstvo in angažiranost.

Kaj je kolaborativno filtriranje?

Kolaborativno filtriranje je tehnika priporočanja, ki napoveduje interese uporabnika z zbiranjem preferenc številnih uporabnikov. Osnovna predpostavka je, da se bodo uporabniki, ki so se v preteklosti strinjali, strinjali tudi v prihodnosti. V bistvu izkorišča modrost množice za oblikovanje informiranih priporočil. Namesto da bi se zanašal na značilnosti elementov (filtriranje na podlagi vsebine) ali eksplicitne uporabniške profile, se CF osredotoča na odnose med uporabniki in elementi, prepoznavanje vzorcev podobnosti in napovedovanje, kaj bi bilo uporabniku všeč na podlagi preferenc podobnih uporabnikov ali priljubljenosti podobnih elementov.

Osnovna načela

CF deluje na dveh temeljnih načelih:

• Podobnost uporabnikov: Uporabniki s podobnim preteklim vedenjem imajo verjetno podobne prihodnje preference.
• Podobnost elementov: Elementi, ki so jih imeli radi podobni uporabniki, bodo verjetno všeč tudi drugim podobnim uporabnikom.

Vrste kolaborativnega filtriranja

Obstaja več različic kolaborativnega filtriranja, od katerih ima vsaka svoje prednosti in slabosti:

Kolaborativno filtriranje na podlagi uporabnikov

Kolaborativno filtriranje na podlagi uporabnikov prepoznava uporabnike, ki so podobni ciljnemu uporabniku na podlagi njihovih preteklih interakcij. Nato priporoča elemente, ki so bili všeč tem podobnim uporabnikom, vendar jih ciljni uporabnik še ni srečal. Osnovna ideja je najti sosesko uporabnikov, ki imajo podobne okuse in preference.

Primer: Predstavljajte si uporabnika v Braziliji, ki pogosto gleda dokumentarne filme o divjih živalih in zgodovini na platformi za pretakanje. Kolaborativno filtriranje na podlagi uporabnikov prepozna druge uporabnike v Braziliji, na Japonskem in v ZDA, ki imajo podobne navade gledanja. Sistem nato priporoča dokumentarne filme, ki so bili všeč tem podobnim uporabnikom, vendar jih prvotni uporabnik še ni gledal. Algoritem mora normalizirati ocene, tako da uporabniki, ki na splošno dajejo višje ocene, ne pretehtajo tistih, ki so bolj konservativni pri svojih ocenah.

Algoritem:

1. Izračunajte podobnost med ciljnim uporabnikom in vsemi drugimi uporabniki. Pogoste meritve podobnosti vključujejo:
• Kosinusna podobnost: Meri kosinus kota med dvema uporabniškima vektorjema.
• Pearsonova korelacija: Meri linearno korelacijo med ocenami dveh uporabnikov.
• Jaccardov indeks: Meri podobnost med dvema uporabniškima nizoma ocenjenih elementov.
2. Izberite k najbolj podobnih uporabnikov (soseska).
3. Napovedujte oceno ciljnega uporabnika za element tako, da združite ocene sosedov.

Prednosti: Enostavno za implementacijo in lahko odkrije nove elemente, ki jih ciljni uporabnik morda ni upošteval.

Slabosti: Lahko trpi zaradi težav s prilagodljivostjo z velikimi nabori podatkov (izračun podobnosti med vsemi pari uporabnikov postane računsko zahteven) in problemom hladnega zagona (težave s priporočanjem novim uporabnikom z malo ali nič zgodovine).

Kolaborativno filtriranje na podlagi elementov

Kolaborativno filtriranje na podlagi elementov se osredotoča na podobnost med elementi. Prepozna elemente, ki so podobni tistim, ki jih je ciljni uporabnik imel rad v preteklosti, in priporoča te podobne elemente. Ta pristop je na splošno učinkovitejši od kolaborativnega filtriranja na podlagi uporabnikov, zlasti pri velikih naborih podatkov, saj je matrika podobnosti element-element običajno bolj stabilna kot matrika podobnosti uporabnik-uporabnik.

Primer: Uporabnik v Indiji kupi določeno blagovno znamko indijske mešanice začimb pri spletnem trgovcu na drobno. Kolaborativno filtriranje na podlagi elementov prepozna druge mešanice začimb s podobnimi sestavinami ali kulinarično uporabo (npr. druge indijske mešanice začimb ali mešanice, ki se uporabljajo v podobnih jedeh v jugovzhodnoazijskih kuhinjah). Te podobne mešanice začimb se nato priporočijo uporabniku.

Algoritem:

1. Izračunajte podobnost med vsakim elementom in vsemi drugimi elementi na podlagi uporabniških ocen. Pogoste meritve podobnosti so enake kot pri kolaborativnem filtriranju na podlagi uporabnikov (kosinusna podobnost, Pearsonova korelacija, Jaccardov indeks).
2. Za danega uporabnika prepoznajte elemente, s katerimi je sodeloval (npr. kupil, visoko ocenil).
3. Napovedujte oceno uporabnika za nov element tako, da združite ocene podobnih elementov.

Prednosti: Bolj prilagodljiv kot kolaborativno filtriranje na podlagi uporabnikov, bolje obravnava problem hladnega zagona (lahko priporoča priljubljene elemente tudi novim uporabnikom) in je ponavadi natančnejši, če je veliko uporabnikov in razmeroma manj elementov.

Slabosti: Morda ne bo tako učinkovit pri odkrivanju novih ali nišnih elementov, ki niso podobni preteklim interakcijam uporabnika.

Kolaborativno filtriranje na podlagi modelov

Kolaborativno filtriranje na podlagi modelov uporablja algoritme strojnega učenja za učenje modela uporabniških preferenc iz podatkov o interakcijah. Ta model se nato lahko uporabi za napovedovanje uporabniških ocen za nove elemente. Modeli na podlagi modelov ponujajo prilagodljivost in lahko učinkoviteje obravnavajo redke nabore podatkov kot metode na podlagi pomnilnika (kolaborativno filtriranje na podlagi uporabnikov in elementov).

Faktorizacija matrik: Priljubljena tehnika na podlagi modelov je faktorizacija matrik. Razgradi matriko interakcij uporabnik-element v dve matici nižje dimenzije: matriko uporabnikov in matriko elementov. Skalarni produkt teh matrik približa prvotno matriko interakcij, kar nam omogoča, da napovemo manjkajoče ocene.

Primer: Predstavljajte si globalno storitev pretakanja filmov. Faktorizacijo matrik je mogoče uporabiti za učenje skritih lastnosti, ki predstavljajo uporabniške preference (npr. preference za akcijske filme, preference za tuje filme) in značilnosti elementov (npr. žanr, režiser, igralci). Z analizo naučenih funkcij lahko sistem priporoča filme, ki so v skladu z uporabnikovimi preferencami.

Prednosti: Lahko obravnava redke nabore podatkov, lahko zajame zapletene odnose med uporabniki in elementi ter se lahko uporablja za napovedovanje ocen za nove elemente.

Slabosti: Bolj zapleteno za implementacijo kot metode na podlagi pomnilnika in zahteva več računalniških virov za usposabljanje modela.

Obravnavanje implicitnih in eksplicitnih povratnih informacij

Sistemi kolaborativnega filtriranja lahko izkoristijo dve vrsti povratnih informacij:

• Eksplicitne povratne informacije: Neposredno posredujejo uporabniki, kot so ocene (npr. 1-5 zvezdic), ocene ali všečki/ne všečki.
• Implicitne povratne informacije: Sklepajo se iz vedenja uporabnikov, kot so zgodovina nakupov, zgodovina brskanja, čas, porabljen na strani, ali kliki.

Medtem ko so eksplicitne povratne informacije dragocene, so lahko redke in pristranske (uporabniki, ki so zelo zadovoljni ali zelo nezadovoljni, bodo verjetneje podali ocene). Po drugi strani so implicitne povratne informacije bolj dostopne, vendar so lahko šumne in dvoumne (uporabnik lahko klikne na element, ne da bi mu bilo nujno všeč).

Tehnike za obravnavanje implicitnih povratnih informacij vključujejo:

• Obravnavanje implicitnih povratnih informacij kot binarnih podatkov (npr. 1 za interakcijo, 0 za nobeno interakcijo).
• Uporaba tehnik, kot sta Bayesovo osebno razvrščanje (BPR) ali utežena faktorizacija matrik, da se upošteva negotovost pri implicitnih povratnih informacijah.

Reševanje problema hladnega zagona

Problem hladnega zagona se nanaša na izziv priporočanja novim uporabnikom ali za nove elemente z malo ali nič podatkov o interakcijah. To je pomembno vprašanje za sisteme CF, saj se zanašajo na pretekle interakcije za napovedovanje preferenc.

Za ublažitev problema hladnega zagona je mogoče uporabiti več strategij:

• Filtriranje na podlagi vsebine: Izkoristite značilnosti elementov (npr. žanr, opis, oznake) za dajanje prvih priporočil. Na primer, če novi uporabnik izraža zanimanje za znanstveno fantastiko, priporočite priljubljene knjige ali filme znanstvene fantastike.
• Priporočila na podlagi priljubljenosti: Novim uporabnikom priporočite najbolj priljubljene elemente. To zagotavlja izhodišče in omogoča sistemu, da zbira podatke o interakcijah.
• Hibridni pristopi: Združite CF z drugimi tehnikami priporočanja, kot sta filtriranje na podlagi vsebine ali sistemi, ki temeljijo na znanju.
• Zahtevanje prvih preferenc: Nove uporabnike pozovite, da navedejo nekaj prvih preferenc (npr. z izbiro žanrov, ki so jim všeč, ali z ocenjevanjem nekaj elementov).

Meritve vrednotenja za kolaborativno filtriranje

Vrednotenje učinkovitosti sistema kolaborativnega filtriranja je ključno za zagotavljanje njegove učinkovitosti. Pogoste meritve vrednotenja vključujejo:

• Natančnost in obujanje: Merita točnost priporočil. Natančnost meri delež priporočenih elementov, ki so relevantni, medtem ko obujanje meri delež relevantnih elementov, ki so priporočeni.
• Povprečna natančnost (MAP): Povprečuje rezultate natančnosti za vse uporabnike.
• Normalizirano znižano kumulativno pridobivanje (NDCG): Meri kakovost razvrščanja priporočil, pri čemer upošteva položaj relevantnih elementov na seznamu.
• Kvadratni koren povprečne kvadratne napake (RMSE): Meri razliko med napovedanimi in dejanskimi ocenami (uporablja se za naloge napovedovanja ocen).
• Povprečna absolutna napaka (MAE): Še ena mera razlike med napovedanimi in dejanskimi ocenami.

Pomembno je izbrati meritve vrednotenja, ki so primerne za določeno aplikacijo in vrsto podatkov, ki se uporabljajo.

Aplikacije kolaborativnega filtriranja

Kolaborativno filtriranje se pogosto uporablja v različnih panogah za prilagajanje uporabniških izkušenj in izboljšanje poslovnih rezultatov:

• E-trgovina: Priporočanje izdelkov strankam na podlagi njihovih preteklih nakupov, zgodovine brskanja in preferenc podobnih strank. Na primer, Amazon obsežno uporablja CF za predlaganje izdelkov, ki bi vam morda bili všeč.
• Zabava: Priporočanje filmov, TV-oddaj in glasbe uporabnikom na podlagi njihove zgodovine gledanja ali poslušanja. Netflix, Spotify in YouTube se močno zanašajo na CF.
• Družbeni mediji: Priporočanje prijateljev, skupin in vsebine uporabnikom na podlagi njihovih povezav in interesov. Facebook in LinkedIn uporabljata CF za te namene.
• Zbirniki novic: Priporočanje novic in zgodb uporabnikom na podlagi njihove zgodovine branja in interesov. Google News uporablja CF za prilagajanje virov novic.
• Izobraževanje: Priporočanje tečajev, učnih gradiv in mentorjev študentom na podlagi njihovih učnih ciljev in napredka.

Hibridni sistemi priporočil

V mnogih aplikacijah v resničnem svetu ena sama tehnika priporočanja ni zadostna za doseganje optimalne učinkovitosti. Hibridni sistemi priporočil združujejo več tehnik, da izkoristijo njihove prednosti in premagajo njihove slabosti. Na primer, hibridni sistem lahko združi kolaborativno filtriranje s filtriranjem na podlagi vsebine, da reši problem hladnega zagona in izboljša natančnost priporočil.

Izzivi in ​​premisleki

Medtem ko je kolaborativno filtriranje zmogljiva tehnika, je pomembno, da se zavedate njegovih omejitev in morebitnih izzivov:

• Redkost podatkov: Nabori podatkov v resničnem svetu imajo pogosto redke podatke o interakcijah uporabnik-element, zaradi česar je težko najti podobne uporabnike ali elemente.
• Prilagodljivost: Izračunavanje podobnosti med vsemi pari uporabnikov ali pari elementov je lahko računsko zahtevno za velike nabore podatkov.
• Problem hladnega zagona: Kot je bilo že obravnavano, je priporočanje novim uporabnikom ali za nove elemente z malo ali nič podatkov o interakcijah izziv.
• Filter mehurčki: Sistemi CF lahko ustvarijo filter mehurčke z ojačevanjem obstoječih preferenc in omejevanjem izpostavljenosti različnim perspektivam.
• Zasebnost: Zbiranje in analiza uporabniških podatkov ustvarja pomisleke glede zasebnosti in pomembno je zagotoviti, da se s podatki ravna odgovorno in etično.
• Pristranskost pri priljubljenosti: Priljubljeni elementi so ponavadi pogosteje priporočeni, kar vodi do učinka bogatijo.

Prihodnji trendi v kolaborativnem filtriranju

Področje kolaborativnega filtriranja se nenehno razvija, pri čemer se razvijajo nove tehnike in pristopi za reševanje izzivov in omejitev obstoječih metod. Nekateri ključni trendi vključujejo:

• Globoko učenje: Uporaba globokih nevronskih mrež za učenje bolj zapletenih in niansiranih reprezentacij uporabniških preferenc in značilnosti elementov.
• Priporočilo, ki upošteva kontekst: Vključevanje kontekstnih informacij, kot so čas, lokacija in naprava, v postopek priporočanja.
• Priporočilo, ki temelji na grafu: Predstavitev interakcij uporabnik-element kot grafa in uporaba algoritmov grafov za iskanje ustreznih priporočil.
• Razložljiva umetna inteligenca (XAI): Razvoj sistemov priporočil, ki lahko pojasnijo, zakaj je bil priporočen določen element.
• Pravičnost in ublažitev pristranskosti: Razvoj tehnik za zmanjšanje pristranskosti v sistemih priporočil in zagotavljanje pravičnosti za vse uporabnike.

Zaključek

Kolaborativno filtriranje je zmogljiva tehnika za prilagajanje uporabniških izkušenj in izboljšanje sodelovanja v širokem naboru aplikacij. Z razumevanjem načel, tehnik in izzivov CF lahko podjetja in organizacije izkoristijo to tehnologijo za zagotavljanje bolj relevantnih in zadovoljujočih izkušenj za svoje uporabnike. Ker podatki še naprej rastejo in pričakovanja uporabnikov glede prilagojenih izkušenj postajajo še večja, bo kolaborativno filtriranje ostalo kritično orodje za krmarjenje v informacijski dobi.