Пошаговое руководство по созданию системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF) с использованием PyTorch
В этом руководстве мы покажем, как использовать PyTorch для реализации системы рекомендаций на основе нейронного совместного фильтрации (NCF). NCF расширяет традиционную факторизацию матриц, используя нейронные сети для моделирования сложных взаимодействий между пользователями и товарами.
Введение
Нейронная совместная фильтрация (NCF) является современным подходом к созданию систем рекомендаций. В отличие от традиционных методов, которые полагаются на линейные модели, NCF использует нейронные сети для захвата нелинейных зависимостей между пользователями и товарами.
Этапы реализации
- Подготовка и исследование набора данных MovieLens
- Реализация архитектуры модели NCF
- Обучение модели
- Оценка производительности
- Генерация рекомендаций для пользователей
Настройка окружения
Сначала установим необходимые библиотеки и импортируем их:
!pip install torch numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn tqdm
Загрузка и подготовка данных
Мы будем использовать набор данных MovieLens 100K, который содержит 100,000 оценок фильмов от пользователей:
!wget -nc
!unzip -q -n
ratings_df = pd.read_csv('ml-100k/u.data', sep='\t', names=['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'])
movies_df = pd.read_csv('ml-100k/u.item', sep='|', encoding='latin-1', names=['item_id', 'title', 'release_date', 'video_release_date', 'IMDb_URL', 'unknown', 'Action', 'Adventure', 'Animation', 'Children', 'Comedy', 'Crime', 'Documentary', 'Drama', 'Fantasy', 'Film-Noir', 'Horror', 'Musical', 'Mystery', 'Romance', 'Sci-Fi', 'Thriller', 'War', 'Western'])
Подготовка данных для NCF
Теперь подготовим данные для нашей модели NCF:
train_df, test_df = train_test_split(ratings_df, test_size=0.2, random_state=42)
Архитектура модели
Теперь мы реализуем модель нейронной совместной фильтрации (NCF), которая сочетает в себе компоненты обобщенной матричной факторизации (GMF) и многослойного перцептрона (MLP):
class NCF(nn.Module):
# Определение архитектуры модели
Обучение модели
Давайте обучим нашу модель NCF:
criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5)
Генерация рекомендаций
Теперь создадим функцию для генерации рекомендаций для пользователей:
def generate_recommendations(model, user_id, n=10):
# Генерация рекомендаций
Анализ и выводы
Это руководство демонстрирует реализацию нейронной совместной фильтрации, системы рекомендаций глубокого обучения, которая сочетает в себе матричную факторизацию и нейронные сети. Используя набор данных MovieLens и PyTorch, мы создали модель, которая генерирует персонализированные рекомендации контента.
Бизнес-идеи и расширения
- Изучите, какие процессы можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram здесь.
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами.
