Разработка рекомендательных систем с помощью нейросетей

Разработка рекомендательных систем с помощью нейросетей

Что такое рекомендательные системы

Рекомендательные системы — это программы, которые предлагают пользователям рекомендации товаров или услуг, которые могут быть им интересны. Они широко используются в интернет-магазинах, сервисах стриминга музыки/видео, поисковых системах и других сервисах.

Как работают рекомендательные системы

Рекомендательные системы анализируют предпочтения пользователя на основе его истории взаимодействий с сервисом (например, просмотренные товары, оценки, отзывы) и строят персональную модель его интересов. Затем на основе этой модели подбираются релевантные рекомендации.
Существует несколько подходов к построению рекомендательных систем:

Фильтрация на основе контента — рекомендуются объекты, похожие на те, которые нравились пользователю ранее
Коллаборативная фильтрация — рекомендуются объекты, популярные у похожих пользователей
Гибридные системы — объединяют оба подхода

Использование нейросетей в рекомендательных системах

В последние годы для построения рекомендательных систем все чаще стали использовать нейросети. Они позволяют строить более точные модели предпочтений пользователей и делать качественные персонализированные рекомендации.
Основные преимущества нейросетевых рекомендательных систем:

Учитывают неявные зависимости в данных
Масштабируются на большие объемы данных
Позволяют делать рекомендации в режиме реального времени
Могут работать с разными типами данных (текст, изображения, звук)

Архитектуры нейросетей для рекомендательных систем

Популярные архитектуры нейросетей, применяемые в рекомендательных системах:

Многослойный персептрон (MLP)
Сверточные нейросети (CNN) — для рекомендаций мультимедиа контента
Рекуррентные нейросети (RNN) — для моделирования последовательностей
Автокодировщики — для сжатия данных о пользователях и объектах

Пример архитектуры на основе MLP:

На вход подаются векторы признаков пользователя и объекта, проходят через скрытые слои нейросети, и на выходе получается предсказанная оценка интереса пользователя к данному объекту.

Обучение нейросетевой рекомендательной системы

Для обучения нейросетевой рекомендательной системы необходим набор исторических данных о взаимодействиях пользователей с объектами (например, логи просмотров, оценок, покупок).
Цель обучения — подобрать веса нейросети таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания оценок пользователей для известных пользователь-объектных взаимодействий.
Для этого используются алгоритмы обратного распространения ошибки и оптимизаторы вроде градиентного спуска.

Внедрение нейросетевой рекомендательной системы

После того как нейросеть обучена, ее можно интегрировать в работающую рекомендательную систему. При поступлении новых данных о пользователе и объекте, их признаки подаются на вход обученной нейросети, которая выдает прогноз интереса пользователя к этому объекту.
На основе этих прогнозов отбираются топ-N объектов и выдаются пользователю в виде персонализированных рекомендаций.
Периодически нейросетевую модель нужно переобучать на новых данных, чтобы рекомендации оставались актуальными.

Вопросы и ответы

Вопрос: Какие данные нужны для обучения нейросетевой рекомендательной системы?
Ответ: Для обучения нужен набор исторических взаимодействий пользователей с объектами — кто что просматривал, оценивал, покупал. Чем больше таких данных, тем лучше нейросеть обучится распознавать предпочтения пользователей.
Вопрос: Как часто нужно переобучать нейросетевую рекомендательную систему?
Ответ: Это зависит от динамики данных. Если предпочтения пользователей и каталог объектов меняются медленно, может хватить переобучения раз в месяц или реже. При быстрых изменениях — нужно чаще, например раз в неделю.
Вопрос: Можно ли использовать нейросети для рекомендаций в реальном времени?
Ответ: Да, обученные нейросети позволяют очень быстро делать предсказания при поступлении новых данных. Рекомендации в реальном времени возможны даже для систем с миллионами пользователей.