Вопрос или проблема
Я создаю систему рекомендаций для гостиничного размещения. Я собрал данные с онлайн-портала бронирования, и теперь мои данные содержат название отеля, отзывы, описание и местоположение.
Я разработал простую систему рекомендаций на основе контента. Я объединил название отеля, местоположение и описание. Затем использовал NLP и TF-IDF для преобразования в векторы. Я использовал косинусное сходство для рекомендации названия отеля.
Я ввёл название отеля, и модель рекомендует отели. У меня есть следующие вопросы:
1) Если я хочу найти рекомендации отелей на основе ключевых слов, а не названий отелей, есть ли у вас предложения, как это сделать? Например, вместо того чтобы давать название отеля, могу ли я указать название локации или ввести IBIS (IBIS Singapore -> это полное название отеля)?
2) Во-вторых, у меня нет ID отеля. Как я могу сделать систему совместных рекомендаций с имеющимся набором данных?
Пожалуйста, дайте совет.
- Не уверен, каковы ваши производственные требования к системе коллаборативной фильтрации, но с исследовательской точки зрения у меня был хороший опыт работы с пакетом Surprise для Python.
Ответ или решение
Рекомендательные системы: Контентная и Коллаборативная рекомендация для гостиничного бизнеса
В процессе построения рекомендательной системы для гостиничного размещения, вы уже успешно реализовали контентный подход, использующий TF-IDF и косинусное сходство для предложений на основе имени отеля, места расположения и описания. В этом ответе я рассмотрю, как усовершенствовать вашу систему, а также предложения по коллаборативной фильтрации в условиях отсутствия уникальных идентификаторов отелей.
1) Рекомендации на основе ключевых слов
Чтобы обеспечить рекомендации на основе ключевых слов, таких как название локации или название гостиницы, например, «IBIS», вы можете внести следующие изменения в вашу систему:
-
Расширение векторизации: Вам следует скорректировать модель векторизации, чтобы она могла принимать не только полные имена отелей, но и ключевые слова. Убедитесь, что ваши TF-IDF модели учитывают термины, которые могут быть отдельными словами или фразами, а не только названиями.
-
Поиск по меткам: Разделите ваши данные на несколько категорий. Если отель имеет описания и отзывы, связанные с уникальными атрибутами, таких как «семейный отдых», «бизнес», «близость к центру» и т.д., вы можете создать метки. Это позволит искать отели, даже если пользователи вводят только эти ключевые слова.
-
Система автозаполнения: Добавьте функционал автозаполнения, который будет предлагать пользователям названия отелей или локации на основе их ввода. Это позволит улучшить пользовательский интерфейс и упростить поиск.
-
Индексация и поиск: Рассмотрите возможность использования Elasticsearch или аналогичной технологии для индексирования данных. Это позволит вам выполнять полнотекстовый поиск по ключевым словам и быстро находить соответствующие отели, основываясь на запросах пользователей.
2) Коллаборативная рекомендация без уникального идентификатора отелей
Отсутствие уникальных идентификаторов может усложнить реализацию коллаборативной фильтрации, однако есть несколько подходов, которые могут помочь вам создать рекомендательную систему на основании пользовательских предпочтений:
-
Создание пользовательских профилей: Если вы имеете доступ к отзывам пользователей, вы можете создавать профили на основе отзывов, которые оставляют пользователи для разных отелей. Сгруппируйте эти отзывы по пользователям, чтобы отобразить их предпочтения.
-
Таблица взаимодействия: Составьте матрицу, где строки — это пользователи, а столбцы — отели (или их уникальные черты, такие как локация или тип). Вместо уникальных идентификаторов используйте имена отелей или метки, которые вы создали.
-
Методы коллаборативной фильтрации: Используйте алгоритмы на основе K-ближайших соседей (KNN) или метод матричной факторизации (например, SVD) для обработки этой матрицы взаимодействия. Эти методы будут учитывать схожесть пользователей и отелей на основе оставленных отзывов.
-
Подходы к рекомендациям: Рассмотрите возможность использования Hybrid Recommendation Systems, которые объединяют контентные и коллаборативные методы. Это позволит вам улучшить качество рекомендаций, использующих как информацию о характеристиках отелей, так и данные о взаимодействии пользователей.
Заключение
Разработка рекомендательной системы — это комплексная задача, требующая учета различных методов и подходов. В вашем случае, использование контентного подхода в сочетании с коллаборативной фильтрацией может значительно улучшить качество рекомендаций. Рассматривайте возможность постоянного улучшения системы, основываясь на пользовательском опыте и собирая новые данные для анализа. Помните, что адекватно реализованная система рекомендаций может стать неотъемлемой частью успешного бизнеса в сфере гостиничных услуг.