Autore raccomandazione

L'operatore consigliato utilizza algoritmi avanzati per fornire consigli personalizzati in base al comportamento e alle preferenze dell'utente.

Questo operatore semplifica il flusso di lavoro di data science automatizzando il processo di selezione degli algoritmi di raccomandazioni migliori, ottimizzazione degli iperparametri ed estrazione delle funzioni pertinenti. Assicurandovi così di ricevere i suggerimenti più pertinenti ed efficaci per le vostre esigenze.

Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Consigliere della documentazione ADS.

panoramica

L'operatore consigliato è progettato per facilitare la creazione e la distribuzione di sistemi di raccomandazione. Questo operatore utilizza parametri di configurazione specifici e tre file di input essenziali per generare consigli personalizzati. Di seguito sono riportati i file di input.

Elemento: Questo file include informazioni sugli elementi consigliati. Ogni voce in questo file rappresenta un singolo elemento e include attributi che descrivono l'elemento.
Utenti: Questo file include informazioni sugli utenti per i quali vengono generati i suggerimenti. Ogni voce in questo file rappresenta un singolo utente e include attributi che descrivono l'utente.
Interazione: Questo file include dati cronologici di interazione tra utenti ed elementi. Ogni voce in questo file rappresenta un'interazione, ad esempio un utente che visualizza, acquista o valuta un elemento e include dettagli rilevanti sull'interazione.

Parametri di configurazione

L'operatore consigliato richiede i seguenti parametri per attivare il job di suggerimento:

top_k: Specifica il numero di primi consigli da generare per ogni utente.

user_column: Identifica la colonna nel file degli utenti che rappresenta in modo univoco ogni utente.

item_column: Identifica la colonna nel file degli elementi che rappresenta in modo univoco ogni elemento.

interaction_column: Identifica la colonna nel file di interazione che descrive in dettaglio le interazioni tra utenti ed elementi.

Funzionalità

Quando viene eseguito, l'operatore consigliato elabora i file di input e i parametri di configurazione forniti per generare un elenco di articoli consigliati top-k per ciascun utente. Utilizza algoritmi sofisticati che analizzano i dati di interazione cronologici per comprendere le preferenze degli utenti e prevedere gli elementi con cui hanno maggiori probabilità di interagire in futuro.

Casi d'uso

Questo operatore è ideale per diverse applicazioni, tra cui:

E-commerce: Consigliare i prodotti agli utenti in base alla loro cronologia di navigazione e di acquisto.
Servizi di streaming: Suggerimento di film, programmi TV o musica in base alle abitudini di visualizzazione o ascolto degli utenti.
Piattaforme di contenuti: Proporre articoli, blog o notizie su misura per gli interessi degli utenti.

Introduzione

Utilizzare il seguente file YAML di esempio per iniziare a utilizzare l'operatore di raccomandazione:

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