Вопрос или проблема
Привет, у меня есть список корзин покупок от клиентов, и я хотел бы создать эмбеддинги для продуктов.
Например:
КОРЗИНА1 = [‘ПРОДУКТ234’, ‘ПРОДУКТ214’, ‘ПРОДУКТ768’]
КОРЗИНА2 = [‘ПРОДУКТ2’, ‘ПРОДУКТ43’, ‘ПРОДУКТ7684’, ‘ПРОДУКТ65’]
Я думал использовать что-то вроде Word2Vec, используя идентификаторы продуктов, составляющих корзину, как слова, а сами корзины как предложения. Вопрос, который у меня сейчас возник, заключается в том, как ввести последовательность в мою продуктовую корзину, так как, в отличие от слов, у меня нет последовательности, в которой они были добавлены в корзину. Например, подумайте о корзине супермаркета, где товары сканируются в случайном порядке.
Одним из способов, который я думал использовать для введения искусственной последовательности, было бы упорядочивание идентификаторов продуктов, но у меня нет никаких обоснований, чтобы оправдать такой подход.
Есть ли у вас какие-либо комментарии по этому поводу? Есть ли предложения относительно альтернативной модели, которая могла бы создать желаемые эмбеддинги? Я хотел бы использовать эмбеддинги для рекомендации схожих продуктов или продуктов, которые встречаются в одной корзине.
Вы можете попробовать более простые методы перед нейронными сетями типа word2vec.
- Например: создайте матрицу пользователь-продукт, транспонируйте ее, чтобы получить матрицу продукт-пользователь. УWeight их с помощью TF-IDF. Затем, применяя уменьшение размерности, вы можете перенести продукты в пространство с более низкой размерностью и рассчитать схожесть. Матрицу пользователь-продукт можно использовать для нахождения схожих пользователей, чтобы позже применить коллаборативную фильтрацию.
- Другой способ – получить матрицу продукт-продукт и UP’.UP. Затем рассчитать точечную взаимную информацию как вес для этой матрицы, чтобы вычислить схожесть.
Вот пример блокнота, который вы можете адаптировать под свои нужды.
Ответ или решение
Чтобы создать эмбеддинги продуктов на основе списков покупок клиентов, важно учитывать, что такие данные по своей природе являются дискретными и не имеют явной последовательности. Однако существует ряд стратегий, которые могут быть применены для успешной генерации эмбеддингов продуктов, которые в дальнейшем помогут в рекомендациях.
Понимание задачи
Эмбеддинги продуктов — это числовые представления, которые позволяют обозначить схожесть различных продуктов и их характеристик. Проблема, с которой вы столкнулись, заключается в отсутствии четкой последовательности при добавлении товаров в корзину, что делает подходы, основанные на методах, используемых для обработки естественного языка, несколько сложнее.
Подходы к созданию эмбеддингов
1. Исследование без последовательности
Поскольку baskets не содержат информации о порядке добавления товаров, первое, что стоит рассмотреть, — это использование простых методов анализа данных.
a. Матрица пользователь-продукт
Создайте матрицу пользователь-продукт, где строки будут соответствовать пользователям, а столбцы — продуктам. Вы можете использовать частоту покупок или как-то взвесить эти значения, например, с помощью TF-IDF. Затем примените метод снижения размерности (например, t-SNE или PCA) для преобразования данных в более низкоразмерное пространство, что поможет выявить схожие продукты.
b. Матрица продукт-продукт
Создайте матрицу продукт-продукт, в которой каждая ячейка будет отражать количество общих корзин, где продукты присутствовали. Эта матрица может быть дополнена методами взвешивания, как, например, Pointwise Mutual Information (PMI), который может помочь улучшить качество эмбеддингов за счет учета статистической информации о совместном появлении продуктов.
2. Использование Word2Vec с искусственной последовательностью
Ваши мысли по поводу применения Word2Vec остаются актуальными. Несмотря на отсутствие информации о порядке, вы можете генерировать "искусственные" последовательности. Например, можно назначить случайный порядок для продуктов в каждой корзине или добавить дополнительные специальный токены в начале и конце каждой "фразы", чтобы обозначить начало и конец процесса покупки. Это позволит вам использовать Word2Vec для создания векторов эмбеддингов.
Дополнительные рекомендации
-
Сложные модели: Если простые методы не дадут нужного результата, стоит рассмотреть использование сложных методов, таких как нейронные сети для представления эмбеддингов. Модели, основанные на автоэнкодерах, могут быть особенно полезны для извлечения скрытых представлений на основе неструктурированных данных.
-
Глубокое обучение: Применение методов глубокого обучения, таких как нейронные сети с обучением на основе рекомендаций (например, Collaborative Filtering), также может быть удачным путем. Эти модели умеют захватывать более глубокие паттерны взаимодействия между пользователями и продуктами.
Заключение
Существуют разнообразные способы создания эмбеддингов для продуктов на основе списка покупок. Первоначально стоит использовать простые методы анализа данных, такие как матрицы пользователь-продукт и продукт-продукт. Если они не дадут нужного результата, можно перейти к более сложным моделям, таким как Word2Vec с искусственно заданной последовательностью или использовать методы глубокого обучения. Правильное использование эмбеддингов позволит вам эффективно рекомендовать товары клиентам, увеличивая тем самым конверсию и удовлетворенность пользователей.