Вопрос или проблема
Я изучал алгоритмы для предсказания на основе коллаборативной фильтрации. В большинстве источников я читал о использовании матричной факторизации, основанной на оценках схожести пользователя. Но в моем случае мне нужно делать предсказания на основе классифицированных данных. Например, у меня есть список пользователей, которые заказывают из места1, места2 и т. д., и они в основном получают свои товары по адресу1, адресу2 и т. д. Сначала я думал дать бинарные оценки местам, но у меня есть несколько критериев, т. е. адреса и места. Как я могу использовать коллаборативную фильтрацию в этом случае?
| Пользователь | Место | Адрес доставки |
|---|---|---|
| Один | X | A |
| Один | X | A |
| Один | Y | C |
| Два | Y | C |
| Два | Z | B |
| Три | Y | ?? |
На самом деле ваша цель здесь не ясна. На основе вашего примера, я считаю, что вы хотите получить схожесть/отношение между пользователями и местами.
Таким образом, вы, по сути, хотите создать домен пользователей и мест. Теперь для разных адресов (например, A и C) вы можете рассматривать одного и того же пользователя (например, Один) как разных пользователей, т.е. “Один-A” и “Один-C”. Теперь вы можете назначить бинарное значение для каждой пары “пользователь-адрес” против “место”. Затем вы можете использовать любой метод коллаборативной фильтрации, чтобы получить афинность пользователей к определенному адресу для конкретного места заказа.
Ответ или решение
Для решения вашей задачи можно использовать метод коллаборативной фильтрации на основе классификации, адаптируя стандартный подход для обработки множественных критериев, таких как адреса и заведения.
Шаги для реализации модели:
-
Преобразование данных:
Как было предложено, вам следует рассмотреть вариант, при котором каждый пользователь будет уникальным для каждого адреса. Это значит, что пользователь "One", получающий заказы по адресу "A", будет рассматриваться как "One-A". Таким образом, у вас получится новая матрица пользователей, в которой строки будут представлять уникальные сочетания "пользователь-адрес". -
Создание бинарной матрицы:
На следующем этапе вам нужно создать бинарную матрицу, где строки – это "пользователь-адрес", а столбцы – заведения. Если пользователь "One-A" заказывает из заведения "X", то соответствующая ячейка в матрице будет равна 1, в противном случае – 0. Таким образом, ваша матрица может выглядеть следующим образом:Пользователь-Адрес X Y Z One-A 1 0 0 One-C 0 1 0 Two-C 0 1 0 Two-B 0 0 1 Three-?? 0 1 0 -
Выбор алгоритма коллаборативной фильтрации:
После создания бинарной матрицы, вы можете применять различные методы коллаборативной фильтрации. Наиболее популярными являются:- KNN (Метод ближайших соседей): Для определения сходства между пользователями или заведениями.
- Матричная факторизация: Такие методы, как SVD (сингулярное разложение), могут помочь в выявлении скрытых факторов, определяющих предпочтения пользователей.
-
Прогнозирование:
После того как вы обучите свою модель с использованием выбранного метода, вы сможете прогнозировать, какие заведения могут заинтересовать нового пользователя на основании его уникального адреса. Например, для "Three-??" модель может предсказать, что ему вероятнее всего понравится заведение "Y", основываясь на поведении других пользователей, получающих заказы по похожим адресам. -
Учитывание дополнительных факторов:
Если у вас есть дополнительные данные, такие как время заказа или тип продукции, можно улучшить модель, добавив их как дополнительные признаки.
Заключение:
Адаптация классической модели коллаборативной фильтрации под ваш случай с уникальными сочетаниями "пользователь-адрес" поможет учесть разные критерии и точно предсказать предпочтения пользователей. Проведя необходимое предобучение и тестирование, вы сможете оптимизировать систему рекомендаций для вашего приложения.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужно больше деталей по отдельным этапам, пожалуйста, дайте знать!