Problème de biais de données dans le système de recommandation intelligent

Le problème de l'écart des données dans les systèmes de recommandation intelligents nécessite des exemples de code spécifiques

Avec le développement rapide de la technologie intelligente, les systèmes de recommandation intelligents jouent un rôle de plus en plus important dans notre vie quotidienne. Que nous effectuions des achats sur des plateformes de commerce électronique ou recherchions des recommandations dans des domaines de divertissement tels que la musique et les films, nous pouvons tous ressentir l'impact direct des systèmes de recommandation intelligents. Cependant, à mesure que la quantité de données augmente, le problème du biais des données dans les systèmes de recommandation intelligents devient progressivement apparent.

Le problème de biais de données fait référence à l'inexactitude des résultats des recommandations en raison de la répartition inégale des échantillons de données ou de l'existence de préférences personnalisées. Plus précisément, le nombre de certains échantillons dépasse de loin celui d'autres échantillons, ce qui amène le système à rencontrer des « recommandations chaudes » ou des « problèmes de longue traîne » lors de la formulation de recommandations, c'est-à-dire que seuls des produits populaires ou certains types de produits sont recommandés.

Il existe de nombreuses façons de résoudre le problème du biais des données. Ci-dessous, je présenterai une méthode basée sur la décomposition matricielle. Cette méthode convertit les données de comportement des utilisateurs en une matrice d'évaluation des éléments utilisateur, puis décompose la matrice pour obtenir les caractéristiques cachées des utilisateurs et des éléments, et enfin formule des recommandations.

Tout d'abord, nous devons collecter des données sur le comportement des utilisateurs, telles que les évaluations des utilisateurs sur les éléments ou le comportement des clics. Supposons que nous ayons une matrice d'évaluation des utilisateurs R, dans laquelle chaque ligne représente un utilisateur, chaque colonne représente un élément et les éléments de la matrice représentent l'évaluation de l'élément par l'utilisateur.

Ensuite, nous pouvons utiliser l'algorithme de factorisation matricielle pour générer des fonctionnalités cachées des utilisateurs et des éléments. Plus précisément, nous pouvons utiliser des méthodes telles que la décomposition en valeurs singulières (SVD) ou la descente de gradient pour décomposer la matrice de notation R. En supposant que la matrice de fonctionnalités cachées de l'utilisateur est U et que la matrice de fonctionnalités cachées de l'élément est V, alors la note de l'utilisateur u pour l'élément i peut être calculée via le produit interne, c'est-à-dire Ru = U[u] * V[i ].

Ensuite, nous pouvons entraîner le modèle en minimisant l'erreur de reconstruction entre la matrice de notation R et les matrices de fonctionnalités cachées de l'utilisateur et de l'élément. Plus précisément, nous pouvons utiliser l'erreur quadratique moyenne (MSE) comme fonction de perte pour optimiser les paramètres du modèle via la descente de gradient et d'autres méthodes.

Enfin, nous pouvons utiliser les fonctionnalités cachées apprises des utilisateurs et des éléments pour faire des recommandations. Pour un nouvel utilisateur, nous pouvons utiliser les fonctionnalités cachées de l'utilisateur et les fonctionnalités cachées des éléments pour calculer la note prévue de l'utilisateur pour chaque élément, puis recommander à l'utilisateur les éléments ayant les notes les plus élevées.

Ce qui suit est un exemple simple de code Python qui montre comment utiliser la factorisation matricielle pour résoudre le problème de biais des données :

import numpy as np

# 构造用户评分矩阵
R = np.array([[5, 4, 0, 0], [0, 0, 3, 4], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]])

# 设置隐藏特征的维度
K = 2

# 使用奇异值分解对评分矩阵进行分解
U, s, Vt = np.linalg.svd(R)

# 只保留前K个奇异值和对应的特征向量
U = U[:, :K]
V = Vt.T[:, :K]

# 计算用户和物品的隐藏特征向量
U = U * np.sqrt(s[:K])
V = V * np.sqrt(s[:K])

# 构造新用户
new_user = np.array([3, 0, 0, 0])

# 计算新用户对每个物品的预测评分
predicted_scores = np.dot(U, V.T)

# 找出预测评分最高的几个物品
top_items = np.argsort(predicted_scores[new_user])[::-1][:3]

print("推荐给新用户的物品：", top_items)

En résumé, le problème de biais des données dans les systèmes de recommandation intelligents est un problème important que les algorithmes intelligents doivent résoudre. Grâce à des méthodes telles que la décomposition matricielle, nous pouvons transformer les données sur le comportement des utilisateurs en caractéristiques cachées des utilisateurs et des éléments, résolvant ainsi le problème du biais des données. Cependant, ce n’est qu’une façon de résoudre le problème du biais des données, et il existe de nombreuses autres méthodes qui méritent d’être étudiées et explorées plus en détail.

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