Вопрос или проблема
Я работал с моделью RecSys впервые, экспериментируя с матричной факторизацией и матричной факторизацией с EmbedNN. Однако я сталкиваюсь с проблемой памяти, так как мой набор данных слишком велик с учетом всех взаимодействуемых элементов за последние 3 месяца на рынке. Также слишком много пользователей с небольшим количеством взаимодействуемых элементов (примерно 2 млн. пользователей и 800 тыс. элементов).
Как вы подходите к этой проблеме, и как вы выбираете образцы из оригинального набора данных в RecSys?
У меня есть несколько идей, но я не знаю, какой вид смещения я могу вводить, или если есть общее смещение, которое люди принимают в маркетплейсах, продукционных системах RecSys.
- Случайно выбрать строку пользователь-элемент-оценка
- Выборка, сгруппированная по пользователям, чтобы сохранить информацию об элементах
- Выбрать только недавно загруженные элементы
- Выбрать только самые популярные элементы (тяжелая петля обратной связи?)
Как правило, цель рекомендательной системы — продавать больше продуктов. Таким образом, сделайте выборку, основываясь на максимальной полезности как элемента, так и/или пользователя. Выбирайте те элементы и/или пользователей, которые являются наиболее прибыльными.
Ответ или решение
Для анализа и обработки рекомендационных систем с учетом больших объемов данных и ограниченных ресурсов, необходимо понимать основные принципы и подходы к выборке данных. Этот процесс требует тонко настроенного баланса между сохранением полезной информации и снижением объемов данных для обработки. Проблема изначально заключается в том, что имеющийся датасет слишком объемен, что ведет к проблемам с памятью, особенно учитывая большое количество пользователей и товаров. Рассмотрим теоретические, практические аспекты и применение различных методов выборки в данной ситуации.
Теория
Выборка данных — это важный процесс при работе с большими объемами данных, так как он позволяет снизить расходы на вычислительные ресурсы при сохранении статистически значимой информации. При работе с рекомендационными системами, такими как RecSys, ключевыми параметрами являются данные о взаимодействии пользователей и элементов, а также временные и популярностные характеристики товаров. Основные цели выборки в таком контексте включают:
-
Сохранение репрезентативности данных: Необходимо, чтобы выборка адекватно отражала все разнообразие взаимодействий.
-
Минимизация систематических ошибок: Приоритетная задача — избежать систематических искажений, которые могут негативно повлиять на качество модели.
-
Снижение ресурсоемкости: Уменьшить объем данных для обработки, сохраняя при этом точность и эффективность модели.
Примеры
Рассмотрим некоторые возможные стратегии выборки:
-
Случайная выборка строк пользователь-товар: Этот метод прост в реализации и обеспечивает возможность получить репрезентативную выборку, однако при этом могут быть упущены важные специфические взаимодействия.
-
Стратифицированный отбор по пользователям: Этот подход сохраняет всю информацию о товарах, взаимодействующих с конкретными пользователями, что позволяет лучше учитывать особенности поведения пользователей. Однако при этом может возникнуть перекос, если более активные пользователи имеют сходные предпочтения.
-
Привлечение новых товаров: Выборка, фокусирующаяся на недавно добавленных товарах, может улучшить модель за счет акцента на новых интересах пользователей, но это может в то же время привести к игнорированию товаров с длительным циклом жизни.
-
Учет популярных товаров: Это позволяет сосредоточиться на товарах, которые потенциально могут принести наибольшую пользу, но при этом есть риск усиления эффекта петли обратной связи, когда популярные товары становятся все более популярными, а менее известные игнорируются.
Применение
Рекомендуется комбинировать методы выборки, чтобы минимизировать связанные с ними риски. Например:
-
Комбинированный подход: Используйте стратифицированный отбор пользователей в сочетании с выборкой популярных и новых товаров. Это может сбалансировать интересы новых и существующих популярных товаров, предоставляя модели больше разнообразия.
-
Баланс факторов: Вводите весовые параметры при выборе данных, учитывая как популярных, так и свежих товаров, чтобы модель не концентрировалась исключительно либо на популярности, либо на новизне.
-
Адаптивный выбор данных: Оптимизируйте выборку на основе анализа моделей машинного обучения. Например, начните с небольшого датасета, оцените результаты и постепенно вносите коррективы, расширяя выборку и настраивая ее методику.
-
Постоянный мониторинг и итерации: Важно систематически пересматривать эффективность использованного метода выборки. Постоянно итеративно улучшать процесс на основе обратной связи и достигнутых результатов.
Заключительно, успешное уменьшение объема данных методом выборки при работе с рекомендационными системами требует понимания особенностей самого датасета, процесса взаимодействия в системе и ожидаемых результатов. Не существует универсального решения, и, чаще всего, комбинированный подход с учетом специфики данных может дать наилучшие результаты.