Hệ thống khuyến nghị

Hệ thống đề xuất là một loại hệ thống lọc thông tin, tìm cách dự đoán "xếp hạng" hoặc "ưu tiên" mà người dùng sẽ dành cho một sản phẩm. Những hệ thống này là nền tảng của AI yếu hiện đại và được sử dụng rộng rãi để hướng dẫn người dùng đến các sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung phù hợp trong vô vàn lựa chọn. Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như hành vi trong quá khứ và phản hồi rõ ràng, các hệ thống này tạo ra những trải nghiệm được cá nhân hóa, thúc đẩy sự tương tác, tăng doanh số và cải thiện sự hài lòng của người dùng. Công nghệ nền tảng là một ứng dụng cốt lõi của Học máy (ML) , sử dụng các thuật toán để tìm kiếm các mẫu hình trong các tập dữ liệu lớn.

Hệ thống khuyến nghị hoạt động như thế nào

Hệ thống đề xuất chủ yếu hoạt động bằng một trong ba phương pháp, hoặc kết hợp cả ba. Việc lựa chọn phương pháp nào phụ thuộc vào loại dữ liệu có sẵn và mục tiêu cụ thể của ứng dụng.

• Lọc Cộng tác : Kỹ thuật phổ biến này đưa ra dự đoán dựa trên hành vi của những người dùng tương tự. Nó hoạt động dựa trên nguyên tắc rằng nếu người A có cùng quan điểm với người B về một vấn đề, thì người A có nhiều khả năng cũng có cùng quan điểm với người B về một vấn đề khác. Ví dụ: nó đề xuất một bộ phim cho người dùng dựa trên sở thích của những người dùng khác có cùng sở thích.
• Lọc dựa trên nội dung : Phương pháp này sử dụng các thuộc tính hoặc tính năng của các mục để đưa ra đề xuất. Nếu người dùng đã đánh giá tích cực một số phim hành động, hệ thống sẽ đề xuất các phim hành động khác, giả định rằng người dùng quan tâm đến thể loại đó. Phương pháp này dựa trên việc có mô tả tốt về các mục, có thể được trích xuất bằng các kỹ thuật như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho văn bản hoặc thậm chí là thị giác máy tính cho hình ảnh.
• Mô hình lai: Các mô hình này kết hợp lọc cộng tác và lọc dựa trên nội dung để tận dụng thế mạnh và giảm thiểu điểm yếu của từng mô hình. Một cách tiếp cận lai phổ biến là sử dụng lọc dựa trên nội dung để giải quyết vấn đề "khởi động nguội" cho các mục mới, sau đó sử dụng lọc cộng tác khi có thêm dữ liệu tương tác của người dùng.

Ứng dụng trong thế giới thực

Hệ thống đề xuất là một phần không thể thiếu trong trải nghiệm của người dùng trên nhiều nền tảng kỹ thuật số.

1. Cá nhân hóa thương mại điện tử: Các nền tảng bán lẻ trực tuyến như Amazon sử dụng hệ thống đề xuất tinh vi để nâng cao trải nghiệm khách hàng . Họ phân tích lịch sử mua hàng của bạn, các mặt hàng bạn đã xem và những gì khách hàng khác có thói quen tương tự đã mua để gợi ý sản phẩm. Các hệ thống này có thể được cải tiến bằng cách sử dụng biểu đồ kiến thức để hiểu các mối quan hệ phức tạp giữa sản phẩm, danh mục và sở thích của người dùng, từ đó đưa ra các đề xuất phù hợp hơn cho AI trong bán lẻ .
2. Dịch vụ Phát trực tuyến Nội dung: Các dịch vụ như Netflix và Spotify nổi tiếng với công cụ đề xuất mạnh mẽ. Thuật toán đề xuất của Netflix phân tích thói quen xem phim, thời điểm xem trong ngày và xếp hạng của bạn để tạo ra trang chủ được cá nhân hóa. Tương tự, hệ thống đề xuất của Spotify tạo ra các danh sách phát như "Discover Weekly" bằng cách phân tích lịch sử nghe nhạc của bạn và so sánh với danh sách phát của những người dùng khác.

Thách thức và cân nhắc

Mặc dù thành công, hệ thống đề xuất vẫn phải đối mặt với một số thách thức:

• Vấn đề Khởi động nguội: Khó khăn trong việc đưa ra đề xuất cho người dùng mới (người dùng khởi động nguội) hoặc sản phẩm mới (sản phẩm khởi động nguội) do thiếu dữ liệu tương tác. Các nhà nghiên cứu tiếp tục khám phá các phương pháp tiếp cận mới cho vấn đề khởi động nguội .
• Độ thưa thớt dữ liệu: Ma trận tương tác giữa người dùng và mục thường rất thưa thớt vì người dùng thường chỉ tương tác với một phần nhỏ trong số các mục có sẵn.
• Khả năng mở rộng : Hệ thống phải xử lý hàng triệu người dùng và mục dữ liệu một cách hiệu quả, đòi hỏi thuật toán và cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa. Điều này thường liên quan đến các nền tảng mạnh mẽ như PyTorch và TensorFlow .
• Đánh giá: Các số liệu ngoại tuyến không phải lúc nào cũng tương quan hoàn hảo với hiệu suất trực tuyến. Thử nghiệm A/B thường là cần thiết để đo lường tác động thực sự đến sự hài lòng của người dùng.
• Mối quan ngại về đạo đức: Các vấn đề bao gồm việc tạo ra các bong bóng lọc khiến người dùng bị cô lập khỏi các góc nhìn đa dạng, thúc đẩy các phòng phản hồi, tiềm ẩn sai lệch thuật toán và đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu . Việc tuân thủ các nguyên tắc Đạo đức AI là rất quan trọng.

Việc phát triển và triển khai các hệ thống này thường liên quan đến các hoạt động MLOps mạnh mẽ, tương tự như các hoạt động được hỗ trợ bởi các nền tảng như Ultralytics HUB để quản lý vòng đời của các mô hình AI, từ đào tạo và xác thực đến triển khai mô hình cuối cùng.