Məhsulları embedding-ə çevirmək və onlara əsasən tövsiyə etmək necədir?

Məhsulları (məsələn, məhsullar, məqalələr, filmlər) embedding-ə çevirmək və onlara əsaslanaraq tövsiyələr vermək üçün adətən aşağıdakı addımlar yerinə yetirilir:

1. Xüsusiyyətlərin seçilməsi: məhsullar haqqında məlumatların toplanması — mətn təsviri, kateqoriyalar, xüsusiyyətlər, şəkillər və s.

2. Vektor sahəsinə çevrilmə:

   • Mətn məlumatları üçün Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers kimi modellər istifadə oluna bilər, bunlar mətni sabit ölçülü vektorlar şəklində çevirir.
   • Şəkillər üçün, əvvəlcədən öyrədilmiş CNN-lər (məsələn, ResNet) istifadə edilərək xüsusiyyətlər çıxarılır.
   • Kateqorik və sayısal xüsusiyyətlər üçün one-hot kodlama, normallaşdırma və ya embedding-lər öyrədilir.

3. Xüsusiyyətlərin birləşdirilməsi: əgər müxtəlif məlumat tipləri varsa, onları bir embedding vektorunda birləşdirmək.

4. Embedding modelinin öyrədilməsi (istəyə bağlı): istifadəçilər və obyektlər arasındakı qarşılıqlı əlaqələri nəzərə alan model öyrədilə bilər (məsələn, matris faktorizasiyası, triplet və ya kontrastiv itki ilə neyron şəbəkələr).

5. Tövsiyələr:

   • Yeni istifadəçi və ya sorğu üçün maraqlı obyektlərin embedding-lərini tapmaq.
   • Kosinus oxşarlıq və ya Euklid məsafəsi kimi ölçülərdən istifadə edərək, ən yaxın qonşuları tapmaq.
   • Ən yaxın embedding-lərə sahib obyektləri tövsiyə etmək.

Python-da sentence-transformers kitabxanası ilə mətn təsvirləri üçün nümunə:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

items = ["Pambıqdan hazırlanmış qırmızı köynək", "Mavi cinslər", "Qara dəri çəkmələr"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# "Mavi köynək" ilə oxşar obyekti tapın
query = "Mavi köynək"
query_emb = model.encode([query])

similarities = cosine_similarity(query_emb, embeddings)[0]
most_similar_idx = np.argmax(similarities)
print(f"Tövsiyə olunan obyekt: {items[most_similar_idx]}")

Bu şəkildə, embedding-lər obyektləri uyğun və müqayisə üçün əlverişli formada təqdim etməyə imkan verir və yaxınlıq əsasında tövsiyələr qurmağa kömək edir.