Машинное обучение в 2024 году: исследование последовательных рекомендаций (Часть 1)

Исследование последовательных рекомендаций (часть 1): машинное обучение в 2024 году

В 2024 году машинное обучение (ML) будет играть ключевую роль в формировании ландшафта технологий, особенно в сфере рекомендательных систем. Последовательные рекомендации, подвид рекомендательных систем, ориентированный на учет последовательности взаимодействий пользователей, становятся все более важными для предоставления пользователям персонализированного и увлекательного опыта.

В этой статье мы погружаемся в мир последовательных рекомендаций, исследуя их основополагающие принципы, используемые алгоритмы машинного обучения и текущие тенденции.

Что такое последовательные рекомендации?

Последовательные рекомендации — это тип рекомендательных систем, который учитывает последовательность взаимодействий пользователя, таких как просмотренные товары, заказанные услуги или прочитанные статьи.

В отличие от традиционных рекомендательных систем, которые генерируют рекомендации на основе статических профилей пользователей (например, демографических данных или истории просмотров), последовательные рекомендации используют динамические модели, которые захватывают эволюцию предпочтений пользователя во времени.

Алгоритмы машинного обучения для последовательных рекомендаций

Существует множество алгоритмов ML, которые используются для создания последовательных рекомендателей. Некоторые из наиболее распространенных включают:

• Скрытая марковская модель (СММ): СММ — это вероятностная модель, которая моделирует последовательность взаимодействий пользователя как последовательность скрытых состояний.
• Сеть памяти с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM): LSTM — это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), которая хорошо подходит для обработки последовательностей данных.
• Градиентный бустинг с машинным обучением (GBM): GBM — это ансамблевый алгоритм, который можно использовать для создания последовательных рекомендателей, которые учитывают нелинейные зависимости в данных.

Текущие тенденции в последовательных рекомендациях

По мере развития области последовательных рекомендаций появляются новые тенденции, включая:

• Использование графовых нейронных сетей (GNN): GNN — это тип нейронных сетей, который хорошо подходит для моделирования данных, представленных в виде графов. Они находят применение в последовательных рекомендациях для захвата отношений между товарами или услугами.
• Интеграция контекстной информации: Современные последовательные рекомендатели все чаще интегрируют контекстную информацию, такую как время суток, местоположение пользователя и тип устройства, для улучшения точности рекомендаций.
• Интерактивные рекомендации: Внедряются новые методы, позволяющие пользователям взаимодействовать с рекомендательными системами, обеспечивая обратную связь или предоставляя дополнительные сведения о своих предпочтениях.

Заключение

Последовательные рекомендации являются неотъемлемой частью современного ландшафта технологий, обеспечивая персонализированный и увлекательный опыт для пользователей. Поскольку область продолжает развиваться, машинное обучение будет играть решающую роль в совершенствовании алгоритмов рекомендаций и внедрении новых тенденций.

В следующей части этой серии мы углубимся в технические детали различных алгоритмов ML, используемых для последовательных рекомендаций, и рассмотрим примеры их применения в реальном мире.