В современном мире на нас постоянно обрушивается огромное количество информации. Будь то последняя серия Netflix или новейший продукт на Amazon, может быть трудно понять, какой контент стоит нашего времени и денег. Именно здесь в игру вступает система рекомендаций на основе контента (CBRS). Мы будем создавать систему рекомендаций на основе контента с использованием Python.
Введение
Система рекомендаций на основе контента (CBRS) — это тип рекомендательной системы, которая анализирует пользовательские данные и поведение, чтобы рекомендовать контент, похожий на то, к чему пользователь уже проявил интерес. CBRS фокусируется на содержании элементов, а не на поведении пользователей. других пользователей, как в случае с Collaborative Filtering. Это делает CBRS особенно полезным для пользователей с уникальными или нишевыми интересами, которые могут быть недостаточно хорошо представлены в данных совместной фильтрации.
Преимущества CBRS очевидны: персонализированные рекомендации, соответствующие конкретным интересам пользователя, приводят к повышению удовлетворенности пользователей и их вовлеченности в контент.
Как работает CBRS
CBRS работает в четыре основных этапа: сбор пользовательских данных и поведения, анализ и извлечение функций из этих данных, сравнение и сопоставление похожего контента, а также рекомендация контента пользователям на основе этих совпадений.
Первый этап включает сбор данных о поведении и предпочтениях пользователя, например о том, какие товары он просматривал, покупал или оценивал. Затем эти данные анализируются и извлекаются такие характеристики, как жанр, продолжительность или актеры в фильме.
Третий этап включает в себя сравнение характеристик содержимого с характеристиками других элементов в базе данных для выявления похожих элементов. Наконец, система рекомендует пользователю наиболее похожие товары, исходя из его интересов.
Внедрение CBRS
Для этого примера мы будем использовать Факты о питании для меню McDonald’s от Kaggle.
а. Сбор данных
Во-первых, нам нужно собрать данные, которые мы хотим проанализировать. В этом случае мы будем использовать набор данных меню McDonald’s, который можно найти на Kaggle.
Нам нужно загрузить набор данных и импортировать его в блокнот Google Colab.
б. Извлечение признаков
Далее нам нужно извлечь соответствующие функции из наших данных. В случае с набором данных меню McDonald's это может включать такие функции, как тип еды, ингредиенты и информацию о пищевой ценности.
MinMaxScaler — это метод масштабирования признаков, который изменяет масштаб признаков набора данных, чтобы они соответствовали определенному диапазону, обычно от 0 до 1. Это метод предварительной обработки, который часто используется в машинном обучении для нормализации данных перед обучением моделей.
MinMaxScaler работает, беря минимальное и максимальное значения функции и масштабируя значения между ними, чтобы они соответствовали указанному диапазону. Например, если минимальное значение функции равно 10, а максимальное значение равно 100, MinMaxScaler масштабирует все промежуточные значения в диапазоне от 0 до 1.
д. Вычисление подобия
Когда у нас есть наши функции, нам нужно рассчитать сходство между элементами. Это можно сделать различными способами, включая косинусное подобие, евклидово расстояние и подобие Жаккара. Косинусное сходство часто используется в системах рекомендаций, чтобы определить, насколько похожи два элемента или пользователя на основе их атрибутов или предпочтений.
е. Внедрение системы рекомендаций
Наконец, мы можем реализовать нашу рекомендательную систему на основе контента. Мы можем использовать оценки сходства, чтобы предлагать пользователям элементы на основе их предпочтений.
Теперь мы можем вызвать функцию и передать параметры, которые мы хотим порекомендовать элементу.
Заключение
В заключение следует сказать, что рекомендательные системы на основе контента — это мощный инструмент для предоставления персонализированных рекомендаций пользователям. Несмотря на сложности внедрения CBRS, его преимущества делают его ценной системой как для бизнеса, так и для потребителей.
Поскольку CBRS продолжает развиваться и интегрироваться с другими технологиями, мы можем ожидать появления еще более точных и разнообразных рекомендаций в будущем.
