Table des matières
1. Qu'est-ce qu'un système de recommandation personnalisé ?
2. Application du deep learning dans les systèmes de recommandation
3. Préparation et prétraitement des données
4. Construire un modèle de système de recommandation
5. Formation et réglage du modèle
6. Recommandations en temps réel et apprentissage en ligne
7. Évaluer les performances du système de recommandation
8. Application du système de recommandation dans des applications pratiques
introduction
Les systèmes de recommandation personnalisés jouent un rôle important à l’ère d’Internet d’aujourd’hui. Qu’il s’agisse des plateformes de commerce électronique, des réseaux sociaux ou du streaming musical, elles s’efforcent toutes de fournir aux utilisateurs des recommandations personnalisées de produits et de contenus. L'application de la technologie d'apprentissage profond dans les systèmes de recommandation a connu un succès significatif. Ce blog explorera en profondeur comment utiliser le langage R pour créer un système de recommandation personnalisé.
1. Qu'est-ce qu'un système de recommandation personnalisé ?
Un système de recommandation personnalisé est une technologie qui fournit aux utilisateurs des recommandations personnalisées en analysant leur comportement, leurs intérêts et leurs préférences. De tels systèmes peuvent aider les utilisateurs à découvrir des produits, du contenu ou des services susceptibles de les intéresser, augmentant ainsi la satisfaction et l'engagement des utilisateurs.
2. Application du deep learning dans les systèmes de recommandation
L'application du deep learning dans les systèmes de recommandation est devenue la norme de l'industrie. Il peut gérer des données à grande échelle et de grande dimension, tout en étant capable d'apprendre les comportements complexes des utilisateurs et les caractéristiques des articles, améliorant ainsi la précision des recommandations. Les modèles d'apprentissage profond tels que le filtrage collaboratif neuronal et la factorisation matricielle profonde ont été largement utilisés dans les systèmes de recommandation.
3. Préparation et prétraitement des données
Avant de créer un système de recommandation personnalisé, nous devons préparer et prétraiter les données sur le comportement des utilisateurs et les données sur les articles. Cela inclut le chargement des données, le nettoyage, l’ingénierie des fonctionnalités et d’autres étapes.
Voici un exemple de code R de préparation de données et de prétraitement :
# 安装并加载必要的R包
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
# 读取用户行为数据和项目数据
user_data <- read.csv("user_data.csv")
item_data <- read.csv("item_data.csv")
# 数据合并与处理
# ...
4. Construire un modèle de système de recommandation
Le cœur du système de recommandation est la construction de modèles. Nous utiliserons des modèles d'apprentissage profond pour capturer les relations entre les utilisateurs et les éléments. Habituellement, le modèle du système de recommandation comprend une couche d’intégration d’utilisateurs, une couche d’intégration d’éléments et une couche d’interaction.
Voici un exemple de modèle de système de recommandation simplifié :
# 安装并加载Keras包
install.packages("keras")
library(keras)
# 创建推荐系统模型
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_embedding(input_dim = max_user_id, output_dim = 64, input_length = 1) %>%
layer_flatten() %>%
layer_embedding(input_dim = max_item_id, output_dim = 64, input_length = 1) %>%
layer_flatten() %>%
layer_concatenate() %>%
layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>%
layer_dense(units = 1, activation = "sigmoid")
# 编译模型
model %>% compile(loss = "binary_crossentropy", optimizer = "adam", metrics = c("accuracy"))
5. Formation et réglage du modèle
La formation et le réglage des modèles sont des étapes importantes dans le développement d’un système de recommandation. Nous utiliserons les données d'entraînement pour entraîner le modèle et les données de validation pour surveiller les performances du modèle. Le réglage des hyperparamètres du modèle peut également être un processus itératif.
Voici un exemple simple de formation et de réglage de modèle :
# 分割数据集为训练集和验证集
train_size <- floor(0.8 * nrow(data))
train_data <- data[1:train_size, ]
val_data <- data[(train_size + 1):nrow(data), ]
# 训练模型
history <- model %>% fit(
x = list(user_ids, item_ids),
y = labels,
epochs = 10,
batch_size = 64,
validation_data = list(list(val_user_ids, val_item_ids), val_labels)
)
6. Recommandations en temps réel et apprentissage en ligne
Certains systèmes de recommandation nécessitent des recommandations en temps réel, ce qui signifie que le modèle doit être capable de gérer les données de comportement des utilisateurs générées en temps réel. Les techniques d'apprentissage en ligne peuvent être utilisées pour mettre à jour dynamiquement les modèles afin de s'adapter aux nouvelles données et au comportement des utilisateurs.
7. Évaluer les performances du système de recommandation
Il est très important d’évaluer les performances des systèmes de recommandation. Nous pouvons utiliser diverses mesures telles que la précision, le rappel, le taux de clics moyen, etc. pour évaluer les performances du modèle. De plus, les tests A/B constituent également un moyen efficace d’évaluer l’efficacité des systèmes de recommandation.
8. Application du système de recommandation dans des applications pratiques
Les systèmes de recommandation personnalisés ont de nombreuses applications dans de nombreux domaines, notamment le commerce électronique, les médias sociaux, le streaming musical, la publicité en ligne, etc. Par exemple, les recommandations de films de Netflix, les recommandations de produits d’Amazon et les recommandations d’actualités de Facebook sont toutes des systèmes de recommandation personnalisés typiques.