Recommandeur

L'opérateur Recommender utilise des algorithmes avancés pour fournir des recommandations personnalisées en fonction du comportement et des préférences de l'utilisateur.

Cet opérateur rationalise le flux de travail de science des données en automatisant le processus de sélection des meilleurs algorithmes de recommandation, de réglage des hyperparamètres et d'extraction des fonctions pertinentes. Ainsi vous assurer de recevoir les suggestions les plus pertinentes et les plus efficaces pour vos besoins.

Pour plus d'informations, voir la section Recommander de la documentation sur ADS.

Aperçu

L'opérateur de recommandation est conçu pour faciliter la création et le déploiement de systèmes de recommandation. Cet opérateur utilise des paramètres de configuration spécifiques et trois fichiers d'entrée essentiels pour générer des recommandations personnalisées. Les fichiers d'entrée sont les suivants :

Éléments: Ce fichier contient des informations sur les éléments qui peuvent être recommandés. Chaque entrée de ce fichier représente un élément individuel et comprend des attributs qui décrivent l'élément.
Utilisateurs: Ce fichier contient des informations sur les utilisateurs pour lesquels des recommandations sont générées. Chaque entrée de ce fichier représente un utilisateur individuel et comprend des attributs qui décrivent l'utilisateur.
Interaction: Ce fichier comprend des données historiques d'interaction entre les utilisateurs et les articles. Chaque entrée de ce fichier représente une interaction, par exemple un utilisateur qui consulte, achète ou évalue un élément, et comprend des détails pertinents sur l'interaction.

Paramètres de configuration

L'opérateur Recommender requiert les paramètres suivants pour déclencher la tâche de recommandation :

top_k: Indique le nombre de recommandations principales à générer pour chaque utilisateur.

user_column: Identifie la colonne du fichier d'utilisateurs qui représente de manière unique chaque utilisateur.

item_column: Identifie la colonne du fichier d'éléments qui représente de manière unique chaque élément.

interaction_column: Identifie la colonne du fichier d'interaction qui détaille les interactions entre les utilisateurs et les éléments.

Fonctionnalité

Lors de l'exécution, l'opérateur Recommender traite les fichiers d'entrée et les paramètres de configuration fournis pour générer une liste des éléments recommandés top-k pour chaque utilisateur. Il utilise des algorithmes sophistiqués qui analysent les données d'interaction historique pour comprendre les préférences des utilisateurs et prédire les éléments avec lesquels ils sont les plus susceptibles de s'engager à l'avenir.

Cas d'utilisation

Cet opérateur est idéal pour plusieurs applications, notamment :

Commerce électronique: Recommander des produits aux utilisateurs en fonction de leur historique de navigation et d'achat.
Services de diffusion en continu: Suggérer des films, des émissions de télévision ou de la musique en fonction des habitudes de visionnage ou d'écoute des utilisateurs.
Plateformes de contenu: Proposer des articles, des blogs ou des actualités adaptés aux intérêts des utilisateurs.

Introduction

Utilisez l'exemple de fichier YAML suivant pour démarrer avec l'opérateur de recommandation :

kind: operator
type: recommendation
version: v1
spec:
user_data:
url: users.csv
item_data:
url: items.csv
interactions_data:
url: interactions.csv
top_k: 4
user_column: user_id
item_column: movie_id
interaction_column: rating