Вопрос или проблема
Меня интересует платформа для изучения сходства различных входных представлений на основе некоторого общего контекста. Я изучал word2vec, SVD и другие рекомендательные системы, которые более или менее делают то, что мне нужно. Я хочу узнать, есть ли у кого-то здесь опыт или ресурсы по более обобщённой версии этого, где я смогу вводить представления о различных объектах и изучать, насколько они похожи.
Например: допустим, у нас есть некоторые клиенты, которым мы отправляем разные рекламные предложения, и я хотел бы создать систему, чтобы сопоставить предложения с клиентами. Я думаю о создании представления клиента и представления предложений, и подачи их параллельно в нейронную сеть с меткой о том, среагировали ли они на рекламу или нет. Идея заключается в том, чтобы я мог определить лучшее предложение для любого клиента, учитывая эти представления.
Я изучал сиамские сети и word2vec, оба подходят к тому, что я хочу. Проблема немного отличается в том, что для сиамских сетей существуют идентичные параллельные сети, чего я не хочу, так как мои входные данные не эквивалентны. Подход типа word2vec также близок, но я хотел бы, чтобы модель обрабатывала входные данные с “обеих сторон”. Комбинация этих двух методов — это то, что я ищу.
Если у кого-то есть ресурсы по аналогичной постановке задачи, я был бы очень заинтересован.
Спасибо
Вы можете использовать подход коллаборативной фильтрации, то есть обучить сеть, которая изучает встраивания клиентов и предложений в скрытом пространстве.
Вы можете случайным образом инициализировать матрицу встраивания клиентов (no_of_customers, dimensions_c) и матрицу встраивания предложений (no_of_offers, dimensions_o).
Ваши обучающие данные будут содержать каждый клик, индекс клиента, индекс предложения и бинарную переменную (0,1), которая будет использоваться для поиска встраивающих векторов. Затем вы сможете объединить эти векторы и использовать их в качестве входных данных для полносвязного слоя или любой другой архитектуры, которую вы хотите использовать.
Ответ или решение
Изучение сходства представлений: на пути к эффективному решению
В условиях быстрого развития IT-технологий, задача создания системы, способной обучаться на сходстве различных входных представлений на основе общего контекста, становится все более актуальной. Давайте разберем, как можно подойти к этой задаче, а также исследуем методы, которые предлагают обогащенное представление на основе предыдущих исследований.
Задача и её контекст
Ваша задача заключается в разработке системы, которая способна сопоставлять определенные объекты, такие как клиенты и рекламные предложения, и определять их степень сходства. Представим, что у вас есть данные о том, как разные клиенты реагируют на различные рекламные акции. В этом контексте вы хотите создать представления как для клиентов, так и для предложений, используя нейронную сеть, которая будет обучаться на данных о реакции (например, нажали или не нажали на рекламу).
Решение задачи
1. Обучение на основе эмбеддингов
Первым шагом в вашем решении может быть использования подхода коллаборативной фильтрации. Это метод, который активно используется в рекомендательных системах, и предполагает обучение модели на основе взаимодействий пользователей с продуктами. Вам потребуется создать две матрицы эмбеддингов: для клиентов и для предложений. Каждая из них будет иметь размерность (число клиентов, размерность представления) и (число предложений, размерность представления) соответственно. Эти эмбеддинги можно случайным образом инициализировать и оптимизировать в процессе обучения.
2. Архитектура сети
Ваша архитектура может основываться на полносвязной нейронной сети. На вход сети будут подаваться конкатенированные эмбеддинги клиента и предложения. Далее, этот объединенный вектор может быть передан в одну или несколько полносвязных слоев. Целевая переменная в процессе обучения будет бинарной: 1 — если клиент среагировал на предложение, 0 — если нет.
Анализ возможностей
Рассмотрим, какие качества внедренная система приобретет благодаря такому подходу:
- Гибкость: Вы можете настроить размерность эмбеддингов в зависимости от объема данных и требуемой точности.
- Обогащенная интерпретируемость: Понимание взаимодействий клиента с предложениями на уровне латентного пространства позволит предположить их предпочтения и скрытые паттерны.
Альтернативные методы
Вы можете использовать подходы, сочетающие аспекты обучающих методов из word2vec и сиамских сетей, но с явной адаптацией. Например, используя часть от идеи сиамских сетей, вы можете руководствоваться обучением отдельных, но тесных связей между парами клиент-предложение без полнотой идентичности в архитектуре сети.
Если вы ищете ресурсы по аналогичным задачам, предлагаю углубиться в исследования по рекомендательным системам, которые часто фокусируются на схожих проблемах частичного сходства данных или взаимодействий.
Заключение
Ваша цель — создать универсальную систему для изучения сходства представлений — достижима через стратегическое использование коллаборативной фильтрации и изучение глубоких эмбеддингов. Тщательное проектирование архитектуры и обширное тестирование смогут привести к успешной имплементации, способной рекомендовать оптимальные предложения для клиентов на основе их предыдущих взаимодействий.
Заинтересованы в дальнейшем обсуждении или у вас есть специфические вопросы? Напишите мне, и я готов обсудить детали или предложить дополнительные методы.
Эта статья написана для того, чтобы помочь вам найти правильное решение вашей задачи по созданию системы изучения сходства представлений, исходя из предоставленного контекста и актуальных IT-практик.