Kurzanleitung zu Empfehlungsmaschinen

Laut einer Studie sind 76 % der Verbraucher frustriert von Unternehmen, die keine personalisierten Erfahrungen anbieten, während 71 % Personalisierung erwarten. Dies unterstreicht die veränderten Kaufgewohnheiten der Verbraucher und die dringende Notwendigkeit für Unternehmen, sich anzupassen. Eine Möglichkeit, das Kundenerlebnis zu personalisieren, sind Empfehlungsmaschinen.

Was sind Empfehlungsmaschinen?

Empfehlungsmaschinen nutzen Predictive Analytics, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Wünsche und Anforderungen ihrer Kunden vorherzusehen. Durch die Analyse der einzigartigen historischen und Verhaltensdaten eines Unternehmens verwenden diese Engines maschinelles Lernen und statistische Modellierung, um fortschrittliche Algorithmen zu erstellen. Diese Algorithmen stützen sich auf eine Kombination von Faktoren wie: früheres Verhalten und Verlauf des Kunden, Ranking von Produkten durch Verbraucher und Verhalten und Verlauf ähnlicher Gruppen.

Was sind verschiedene Techniken von Empfehlungsmaschinen?

Kollaboratives Filtern

Die kollaborative Filtertechnik sammelt und wertet Daten über Benutzerverhalten, Online-Aktivitäten und Präferenzen aus, um ihre Präferenzen basierend auf ihrer Ähnlichkeit mit anderen Benutzern zu antizipieren. Es verwendet eine Formel im Matrixstil, um diese Ähnlichkeiten grafisch darzustellen und zu berechnen. Der Vorteil der Verwendung besteht darin, dass kein Verständnis oder eine Analyse des Objekts (z. B. Produkte, Filme, Bücher) erforderlich ist, um komplizierte Artikel genau zu empfehlen. Es wählt Vorschläge basierend auf dem, was es über den Benutzer weiß, aus, ohne sich auf analysierbare Maschineninhalte zu verlassen. Wenn beispielsweise Nutzer X gerne die Bücher A, B und C liest, während Nutzer Y die Bücher A, B und D bevorzugt, haben sie ähnliche Interessen. Daher ist es wahrscheinlich, dass Benutzer X Buch D auswählen würde und Benutzer Y gerne Buch C lesen würde. So funktioniert kollaboratives Filtern.

Inhaltsbasierte Filterung

Die inhaltsbasierte Filterung basiert auf der Idee, ein Produkt zu beschreiben und ein Benutzerprofil mit bevorzugten Entscheidungen zu erstellen. Es wird davon ausgegangen, dass, wenn ein Benutzer einen bestimmten Artikel mag, er auch andere Artikel mit ähnlichen Schlüsselwörtern (wie Genre, Produkttyp, Farbe und Länge) mag. Ein Algorithmus wird verwendet, um die Ähnlichkeit von Elementen basierend auf Kosinus- und euklidischen Distanzen zu bewerten. Ein Vorteil der Verwendung besteht darin, dass keine zusätzlichen Daten über andere Benutzer erforderlich sind, da die Empfehlungen auf den einzelnen Benutzer personalisiert sind. Darüber hinaus kann es Nischenobjekte identifizieren und empfehlen, die bestimmte Interessen ansprechen. Wenn beispielsweise ein Benutzer X Actionfilme wie Spider-Man mag, würde diese Technik andere Actionfilme oder Filme mit Tom Holland empfehlen.

Hybridmodell

Hybride Empfehlungssysteme verwenden sowohl kollaborative als auch inhaltsbasierte Daten, um Benutzern eine größere Auswahl an empfohlenen Artikeln bereitzustellen. Bei dieser Technik werden jedem Element Tags zur Verarbeitung natürlicher Sprache zugewiesen und Vektorgleichungen verwendet, um die Ähnlichkeit zu berechnen. Die kollaborative Filtermatrix schlägt den Benutzern dann Elemente basierend auf ihrem Verhalten und ihren Absichten vor. Dies hat den Vorteil, dass es als genauer angesehen wird als die zuvor genannten Methoden. Beispielsweise verwendet Netflix eine Hybrid-Empfehlungsmaschine, die Benutzerinteressen analysiert (kollaborativ) und Shows/Filme empfiehlt, die ähnliche Attribute mit hoch bewerteten Inhalten aufweisen (inhaltsbasiert).

Wie werden Empfehlungsmaschinen entwickelt?

Die Grundlage einer Empfehlungsmaschine sind Daten, die von Algorithmen analysiert werden, um Muster zu erkennen. Die Qualität und Quantität der Daten spielen eine entscheidende Rolle für die Fähigkeit der Engine, genaue und effektive Empfehlungen zu geben, die den Umsatz steigern können. Typischerweise arbeitet eine Empfehlungsmaschine, indem sie in vier Phasen sowohl Daten als auch maschinelle Lernalgorithmen verwendet. Schauen wir uns diese Phasen genauer an.

Schritt 1. Datenerhebung

Um eine Empfehlungsmaschine aufzubauen, besteht die erste und wesentliche Phase darin, die relevanten Daten für jeden Benutzer zu sammeln. Es gibt zwei Arten von Daten: explizite und implizite. Explizite Daten enthalten Informationen, die aus Benutzereingaben wie Bewertungen, Rezensionen, Vorlieben, Abneigungen oder Kommentaren zu Produkten gesammelt wurden, während implizite Daten Informationen enthalten, die aus Benutzeraktivitäten wie Websuchverlauf, Klicks, Warenkorbaktionen, Suchprotokoll und Bestellverlauf gesammelt wurden. Im Laufe der Zeit wird das Datenprofil jedes Benutzers unverwechselbarer. Man darf jedoch nicht vergessen, Kundenattributdaten wie Demografie (Alter, Geschlecht), Psychografie (Interessen, Werte) zu sammeln, um ähnliche Kunden zu identifizieren, und Merkmalsdaten (Genre, Objekttyp), um die Ähnlichkeit ähnlicher Produkte zu bestimmen.

Schritt 2: Datenspeicherung

Nach dem Sammeln der Daten besteht der nächste Schritt darin, für eine effiziente Speicherung der Daten zu sorgen. Angesichts der zunehmenden Menge an gesammelten Daten ist es wichtig, skalierbare Speicheroptionen zur Verfügung zu haben. Je nach Art der zu sammelnden Daten stehen verschiedene Speicheroptionen wie NoSQL, Standard-SQL-Datenbanken, MongoDB und AWS zur Verfügung. Bei der Entscheidung für die ideale Speicheroption sollten bestimmte Faktoren berücksichtigt werden, z Implementierung, Speicherkapazität, Integrationsmöglichkeiten und Portabilität.

Schritt 3: Analysieren Sie die Daten

Sobald die Daten gesammelt wurden, müssen sie analysiert werden, um genaue Empfehlungen zu geben. Es gibt verschiedene Methoden zum Analysieren von Daten, einschließlich Echtzeitanalyse, Stapelanalyse und Nahe-Echtzeit-Analyse. Die Echtzeitanalyse ist eine Methode, die in Empfehlungsmaschinen verwendet wird, bei denen Ereignisse ausgewertet und analysiert werden, während sie auftreten, um sofortige Empfehlungen bereitzustellen. Auf der anderen Seite beinhaltet die Stapelanalyse die regelmäßige Verarbeitung und Analyse von Daten und wird häufig beim Versenden von Empfehlungs-E-Mails verwendet. Schließlich fällt die Analyse in nahezu Echtzeit zwischen die beiden, bei der Daten innerhalb von Minuten statt Sekunden analysiert und verarbeitet werden und oft verwendet werden, um Empfehlungen zu geben, während der Benutzer noch auf der Website ist.

Um noch einen Schritt weiter zu gehen, ist anzumerken, dass einige der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Bibliotheken für Empfehlungsmaschinen Python, Java und R sind. Wenn wir Python erwähnen, meinen wir speziell Scikit-learn, Surprise, TensorFlow Recommenders, LightFM , PyTorch. Inzwischen umfasst Java Mahout, Lenskit und Apache Spark. Zu R gehören RecommenderLab, Tidyr und Recosystem.

In Bezug auf die Trends ist es wichtig, Deep Learning zu erwähnen. Deep-Learning-basierte Empfehlungssysteme mit neuronalen Netzen werden immer beliebter. TensorFlow Recommenders und PyTorch sind zwei beliebte Bibliotheken zum Erstellen solcher Systeme. Darüber hinaus wächst das Interesse an der Verwendung graphbasierter Algorithmen und Techniken zum Aufbau von Empfehlungssystemen, und Bibliotheken wie GraphSAGE und Deep Graph Library (DGL) werden immer beliebter.

Schritt 4: Filtern der Daten

Nach der Analyse der Daten besteht der letzte Schritt darin, die Daten genau zu filtern, um nützliche Empfehlungen zu liefern. Verschiedene Matrizen, mathematische Prinzipien und Formeln werden auf die Daten angewendet, um entsprechende Vorschläge zu machen. Es ist wichtig, den geeigneten Algorithmus auszuwählen, und das Ergebnis dieses Filterprozesses sind die Empfehlungen.

Zusammenfassend ist es bei den schnell wachsenden Daten über das Internet nicht verwunderlich, dass Netflix vorhersagen kann, welchen Film Sie als nächstes sehen möchten oder welches Produkt Ihnen bei Amazon gefallen könnte. Aus dem gleichen Grund wird es für Unternehmen immer wichtiger, mithilfe von KI relevante Daten für Benutzer zu suchen und abzubilden. Auf diese Weise können sie das Verbrauchererlebnis verbessern und den Trend der Digitalisierung vorantreiben, während sie gleichzeitig mit dem zunehmenden Wettbewerb zwischen mehreren Unternehmen Schritt halten.

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