Рекомендательные системы в современном мире

Пожалуй, никто не будет спорить с тем, что развитие Интернета произвело настоящую революцию в сфере продаж. Теперь мы можем приобрести на маркетплейсах всё, что угодно — от зубной щетки до разборного дома. Но зачастую выбор из бесчисленного множества вариантов может быть непосильной задачей для потребителей. Интернет‑магазины сталкиваются с необходимостью продавать больше товаров и корректировать цены, чтобы быть впереди конкурентов.

Одним из эффективных решений является создание для вашего бизнеса рекомендательной системы на базе искусственного интеллекта ^[1]. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения ^[2] для анализа данных пользователей, таких как история поиска и предпочтения, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации. Это не только экономит время потребителей, но и повышает продажи и лояльность клиентов к компаниям. Предлагая персонализированные предложения, рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта улучшают процесс покупок, увеличивая доход и прибыль, а также укрепляя доверие и удовлетворенность клиентов.

В этой статье мы поговорим о том, что представляют из себя рекомендательные системы и разберем пример реализации на Python.

Типы рекомендательных систем

Рекомендательная система на базе искусственного интеллекта (ИИ) — это сложное программное приложение, предназначенное для предложения пользователям товаров, услуг или информации на основе различных данных и алгоритмов. Эти системы анализируют поведение ^[3], предпочтения и взаимодействие пользователей, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации, улучшая пользовательский опыт ^[4] и стимулируя рост бизнеса.

В основу работы рекомендательных систем могут быть положены различные принципы. Так они могут осуществлять фильтрацию на основе контента. В этом случае система рекомендует элементы, похожие на те, к которым проявил интерес ^[5] пользователь. Она учитывает характеристики элементов и профили пользователей для сопоставления предпочтений.

Другим вариантом фильтрации является коллаборативная, формирующая рекомендации на основе предпочтений схожих пользователей. Её можно разделить на:

• Совместная фильтрация на основе интересов других пользователей: находит пользователей со схожими вкусами и рекомендует понравившиеся им товары.

• Совместная фильтрация на основе элементов: рекомендует элементы, похожие на те, которые пользователю понравились в прошлом.

• И наконец, третий тип это гибридные системы сочетающие в себе несколько методов для повышения точности и производительности. Например, они сочетают методы контентной и совместной фильтрации.

Варианты использования

Прежде всего, рекомендательные системы используются в электронной коммерции. Они предлагают товары на основе истории просмотров, прошлых покупок и схожих предпочтений пользователей, что повышает продажи и удовлетворенность клиентов.

Также стриминговые платформы, используют ИИ для рекомендации фильмов, шоу и музыки на основе поведения ^[6] и предпочтений пользователей, что повышает их вовлеченность.

Социальные сети используют рекомендательные алгоритмы, чтобы предлагать друзей, группы и контент, помогая пользователям находить релевантные связи и посты.

Системы на базе искусственного интеллекта отбирают новостные статьи и записи в блогах, соответствующие интересам пользователей, обеспечивая персонализированный опыт чтения.

Преимущества использования

Системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта обеспечивают высокоперсонализированный опыт (то есть мы персонализируем предоставляемый пользователю контент), что приводит к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

Кроме этого, рекомендательные системы позволяют увеличить продажи. Так, предлагая релевантные продукты или услуги, эти системы повышают показатели конверсии и среднюю стоимость заказа.

Персонализированные рекомендации поддерживают вовлеченность пользователей на платформе, что приводит к увеличению продолжительности сеансов и повторным посещениям.

Индивидуально разработанные предложения помогают удерживать клиентов, постоянно предлагая им ценность и удовлетворяя их потребности ^[7].

Принцип работы

Теперь давайте рассмотрим принцип работы системы рекомендаций на базе искусственного интеллекта.

Прежде всего, системе необходимо собрать данные из различных источников, таких как журналы взаимодействие с пользователями, история покупок и рейтинги. После этого данные необходимо обработать. То есть нам необходимо очистить их от пустых или не полностью заполненных полей. Также нужно выполнить нормализацию, то есть преобразовать исходные данные в тот формат, который понятен нашей системе.

Затем проводится обучение модели. Алгоритмы машинного обучения обучаются на предварительно обработанных данных для выявления закономерностей и взаимосвязей.

В результате, обученная модель формирует рекомендации на основе текущих взаимодействий пользователя и исторических данных.

Но этот процесс должен осуществляться непрерывно. Система постоянно обучается и обновляет свои рекомендации по мере поступления новых данных, повышая их точность с течением времени.

Теперь посмотрим пример создания системы для рекомендации пользователю фильмов. Этот процесс включает в себя несколько этапов: от сбора данных до развертывания модели.

На первом этапе мы производим импорт библиотек и загрузку данных.

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split
from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import cross_validate

# Загрузка данных

movies = pd.read_csv('movies.csv')
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')

Далее нам необходимо осуществить предварительную обработку данных. Здесь мы сначала объединяем данные о фильмах и рейтингах. Для ускорения работы мы можем уменьшить подмножество, хотя это не обязательно. Далее производится обучение модели.

# Объединение данных о фильмах и рейтингах
data = pd.merge(ratings, movies, on='movieId')

# Использование меньшего подмножества для более быстрых вычислений (необязательно)
data = data.sample(frac=0.1, random_state=42)

# Подготовка данных для библиотеки Surprise
reader = Reader(rating_scale=(0.5, 5.0))

dataset = Dataset.load_from_df(data[['userId', 'movieId', 'rating']], reader)
# Обучить модель SVD

trainset, testset = train_test_split(dataset, test_size=0.2)
algo = SVD()
algo.fit(trainset)

Ну и на завершающем этапе нам необходимо сгенерировать рекомендации. Для этого производим предсказание рейтингов для конкретного пользователя и отображаем результат.

# Предсказать рейтинги для конкретного пользователя
user_id = 1
user_ratings = data[data['userId'] == user_id]
user_unrated_movies = data[~data['movieId'].isin(user_ratings['movieId'])]['movieId'].unique()
predictions = [algo.predict(user_id, movie_id) for movie_id in user_unrated_movies]
recommendations = sorted(predictions, key=lambda x: x.est, reverse=True)[:10]

# Отобразить рекомендуемые фильмы
recommended_movie_ids = [pred.iid для pred в рекомендациях]
recommended_movies = movies[movies['movieId'].isin(recommended_movie_ids)]
print(recommended_movies)

Так в простейшем случае строится работы рекомендательной системы на Python.

Заключение

В заключение отметим, что рекомендательные системы на базе искусственного интеллекта меняют способы взаимодействия компаний с клиентами, предлагая персонализированный подход и стимулируя рост. Независимо от того, хотите ли вы создать рекомендательную систему с нуля или усовершенствовать уже существующие решения, использование опыта многих крупных компаний, может обеспечить значительное конкурентное преимущество.

Рекомендательные системы стали неотъемлемой частью онлайн‑сервисов и платформ. Они помогают пользователям быстрее находить нужные товары, фильмы или статьи, а бизнесу — удерживать внимание ^[8] аудитории.

Если вы хотите разобраться, как такие системы работают изнутри, какие алгоритмы применяются и как построить собственную модель на практике, приглашаем вас на курс «Рекомендательные системы» ^[9].

Рост в IT быстрее с Подпиской — дает доступ к 3-м курсам в месяц по цене одного. Подробнее ^[10]