Recommandeur

L'opérateur de recommandation utilise des algorithmes avancés pour fournir des recommandations personnalisées en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs.

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

Pour plus d'informations, reportez-vous à la section Recommandateur de la documentation ADS.

Aperçu

L'opérateur de recommandation est conçu pour aider à la création et au 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 :

Eléments: Ce fichier contient des informations sur les éléments qui peuvent être recommandés. Chaque entrée de ce fichier représente un élément individuel et inclut 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 inclut des attributs qui décrivent l'utilisateur.
Interaction: Ce fichier contient des données d'interaction historiques entre les utilisateurs et les éléments. Chaque entrée de ce fichier représente une interaction (par exemple, un utilisateur qui consulte, achète ou évalue un élément) et inclut des détails pertinents sur l'interaction.

Paramètres de configuration

L'opérateur de recommandation requiert les paramètres suivants pour déclencher le travail 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'articles qui représente de manière unique chaque article.

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 de recommandation traite les fichiers d'entrée et les paramètres de configuration fournis afin de générer la liste des éléments recommandés top-k pour chaque utilisateur. Il utilise des algorithmes sophistiqués qui analysent les données d'interaction historiques pour comprendre les préférences des utilisateurs et prédire les éléments avec lesquels ils sont les plus susceptibles d'interagir à l'avenir.

Cas d'emploi

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 Streaming: 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 commencer à utiliser 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