全球客戶數(shù)據(jù)生成正以前所未有的速度增長。公司正在利用人工智能和機器學習以創(chuàng)新方式利用這些數(shù)據(jù)。ML 驅(qū)動的推薦系統(tǒng)可以有效地利用客戶數(shù)據(jù)來個性化用戶體驗，提高參與度和保留率，并最終推動更大的銷售。

例如，在2021年，Netflix報告稱其推薦系統(tǒng)幫助每年增加10億美元的收入。亞馬遜是另一家受益于向客戶提供個性化推薦的公司。2021 年，亞馬遜報告稱其推薦系統(tǒng)幫助銷售額增加了35%。

在本文中，我們將詳細探討推薦系統(tǒng)，并提供使用機器學習構(gòu)建推薦系統(tǒng)的分步過程。

什么是推薦系統(tǒng)？

推薦系統(tǒng)是一種算法，它使用數(shù)據(jù)分析和機器學習技術(shù)向用戶推薦他們可能感興趣的相關(guān)信息（電影、視頻、項目）。

這些系統(tǒng)使用聚類、協(xié)同過濾和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學習算法分析有關(guān)用戶過去行為、偏好和興趣的大量數(shù)據(jù)，以生成個性化推薦。

Netflix、亞馬遜和Spotify是穩(wěn)健推薦系統(tǒng)的著名示例。Netflix提供個性化的電影建議，亞馬遜根據(jù)過去的購買和瀏覽歷史推薦產(chǎn)品，而Spotify則根據(jù)收聽歷史和偏好提供個性化的播放列表和歌曲建議。

使用機器學習構(gòu)建推薦系統(tǒng)的分步過程

1.問題識別和目標制定

第一步是明確定義推薦系統(tǒng)要解決的問題。例如，我們想建立一個類似亞馬遜的推薦系統(tǒng)，根據(jù)客戶過去的購買記錄和瀏覽歷史向他們推薦產(chǎn)品。

明確定義的目標有助于確定所需的數(shù)據(jù)、選擇合適的機器學習模型以及評估推薦系統(tǒng)的性能。

2.數(shù)據(jù)收集與預處理

下一步是收集有關(guān)客戶行為的數(shù)據(jù)，例如他們過去的購買、瀏覽歷史、評論和評級。要處理大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，我們可以使用Apache Hadoop和Apache Spark。

數(shù)據(jù)收集后，數(shù)據(jù)工程師對這些數(shù)據(jù)進行預處理和分析。此步驟涉及清理數(shù)據(jù)、刪除重復項和處理缺失值。此外，數(shù)據(jù)工程師將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學習算法的格式。

以下是一些流行的基于 Python 的數(shù)據(jù)預處理庫：

Pandas：提供數(shù)據(jù)操作、轉(zhuǎn)換和分析的方法

NumPy：為數(shù)組和矩陣提供強大的數(shù)值計算。

3.探索性數(shù)據(jù)分析

探索性數(shù)據(jù)分析 (EDA) 有助于了解數(shù)據(jù)分布和變量之間的關(guān)系，可用于生成更好的建議。

例如，您可以可視化哪些商品在上個季度銷量最高。或者當客戶購買特定商品時哪些商品賣得更多，例如雞蛋與面包和黃油一起賣得更多。

以下是一些用于進行探索性數(shù)據(jù)分析的流行 Python 庫：

Matplotlib：提供數(shù)據(jù)可視化方法來創(chuàng)建不同的圖表，如直方圖、散點圖、餅圖等。

Seaborn：提供創(chuàng)建更高級可視化的方法，例如熱圖和配對圖。

Pandas Profiling：為數(shù)據(jù)集中的每個變量生成一個包含描述性統(tǒng)計和可視化的報告。

4.特征工程

特征工程涉及選擇最適合的特征來訓練您的機器學習模型。此步驟涉及創(chuàng)建新功能或轉(zhuǎn)換現(xiàn)有功能以使其更適合推薦系統(tǒng)。

例如，在客戶數(shù)據(jù)中，產(chǎn)品評級、購買頻率和客戶人口統(tǒng)計等特征與構(gòu)建準確的推薦系統(tǒng)更相關(guān)。

以下是一些用于執(zhí)行特征工程的流行Python庫：

Scikit-learn：包括用于特征選擇和特征提取的工具，例如主成分分析 (PCA) 和特征聚集。

類別編碼器：提供編碼分類變量的方法，即，將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征。

五、選型

模型選擇的目標是選擇最佳的機器學習算法，該算法可以根據(jù)客戶過去的行為準確預測客戶可能購買的產(chǎn)品或他們可能觀看的電影。

其中一些算法是：

我。協(xié)同過濾

協(xié)同過濾是一種流行的推薦技術(shù)，它假設(shè)具有相似偏好的用戶最有可能購買相似的產(chǎn)品，或者具有相似特征的產(chǎn)品最有可能被客戶購買。

二.基于內(nèi)容的過濾

這種方法涉及分析產(chǎn)品的屬性，例如品牌、類別或價格，并推薦符合用戶偏好的產(chǎn)品。

三.混合過濾

混合過濾結(jié)合了協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的過濾技術(shù)，通過利用它們的優(yōu)勢提供更準確的推薦來克服它們的局限性。

6.模型訓練

這一步涉及將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，并使用最合適的算法來訓練推薦模型。一些流行的推薦系統(tǒng)訓練算法包括：

我。矩陣分解

該技術(shù)預測稀疏矩陣中的缺失值。在推薦系統(tǒng)的上下文中，矩陣分解預測用戶尚未購買或評價的產(chǎn)品的評級。

二.深度學習

該技術(shù)涉及訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以學習數(shù)據(jù)中的復雜模式和關(guān)系。在推薦系統(tǒng)中，深度學習可以學習影響用戶偏好或行為的因素。

三.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

它是一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項目之間的模式和關(guān)系。在推薦系統(tǒng)中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以識別出經(jīng)常一起購買的產(chǎn)品組，并將這些產(chǎn)品推薦給用戶。

這些算法可以使用Surprise、Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等庫有效地實現(xiàn)。

7.超參數(shù)調(diào)整

為了優(yōu)化推薦系統(tǒng)的性能，需要調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的學習率、正則化強度和隱藏層數(shù)等超參數(shù)。該技術(shù)涉及測試超參數(shù)的不同組合并選擇可提供最佳性能的組合。

8.模型評估

模型評估對于確保推薦系統(tǒng)準確有效地生成推薦至關(guān)重要。精確率、召回率、F1 分數(shù)等評估指標可以衡量系統(tǒng)的準確性和有效性。

9.模型部署

開發(fā)和評估推薦系統(tǒng)后，最后一步是將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中并提供給客戶。

可以使用內(nèi)部服務(wù)器或基于云的平臺（例如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud）進行部署。

例如，AWS 提供各種服務(wù)，如Amazon S3、Amazon EC2和Amazon Machine Learning，可用于部署和擴展推薦系統(tǒng)。還應(yīng)根據(jù)最新的客戶數(shù)據(jù)進行定期維護和更新，以確保系統(tǒng)隨著時間的推移繼續(xù)有效運行。