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. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения 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, предпочтения и взаимодействие пользователей, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации, улучшая пользовательский опыт 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 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 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.
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 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».
Рост в IT быстрее с Подпиской — дает доступ к 3-м курсам в месяц по цене одного. Подробнее
Источник: habr.com
