Responsável pela recomendação

O Operador Recomendador usa algoritmos avançados para fornecer recomendações personalizadas com base no comportamento e nas preferências do usuário.

Esse operador simplifica o fluxo de trabalho da ciência de dados automatizando o processo de seleção dos melhores algoritmos de recomendação, ajuste de hiperparâmetros e extração de recursos relevantes. Assim, garantir que você receba as sugestões mais relevantes e eficazes para suas necessidades.

Para obter mais informações, consulte a seção Recomendador da documentação do ADS.

Visão Geral

O Operador Recomendador foi projetado para ajudar na criação e implantação de sistemas de recomendação. Esse operador usa parâmetros de configuração específicos e três arquivos de entrada essenciais para gerar recomendações personalizadas. Os arquivos de entrada são:

Itens: Esse arquivo inclui informações sobre os itens que podem ser recomendados. Cada entrada neste arquivo representa um item individual e inclui atributos que descrevem o item.
Usuários: Esse arquivo inclui informações sobre os usuários para os quais as recomendações são geradas. Cada entrada neste arquivo representa um usuário individual e inclui atributos que descrevem o usuário.
Interação: Esse arquivo inclui dados históricos de interação entre usuários e itens. Cada entrada neste arquivo representa uma interação, por exemplo, um usuário visualizando, comprando ou classificando um item, e inclui detalhes relevantes sobre a interação.

Parâmetros de Configuração

O Operador Recomendador exige os seguintes parâmetros para acionar o job de recomendação:

top_k: Especifica o número de principais recomendações a serem geradas para cada usuário.

user_column: Identifica a coluna no arquivo dos usuários que representa de forma exclusiva cada usuário.

item_column: Identifica a coluna no arquivo de itens que representa exclusivamente cada item.

interaction_column: Identifica a coluna no arquivo de interação que detalha as interações entre usuários e itens.

Funcionalidade

Quando executado, o Operador do Recomendador processa os arquivos de entrada e os parâmetros de configuração fornecidos para gerar uma lista dos principais itens recomendados para cada usuário. Ele usa algoritmos sofisticados que analisam os dados históricos de interação para entender as preferências do usuário e prever os itens com os quais eles provavelmente se envolverão no futuro.

Casos de Uso

Este operador é ideal para várias aplicações, incluindo:

E-commerce: Recomendando produtos aos usuários com base em seu histórico de navegação e compra.
Serviços Streaming: Sugerir filmes, programas de TV ou música com base nos hábitos de visualização ou audição do usuário.
Plataformas de conteúdo: Propor artigos, blogs ou notícias adaptadas aos interesses dos usuários.

Introdução

Use o seguinte arquivo YAML de exemplo para começar a usar o operador recomendador:

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