Как да преобразуваме предмети в embeddings и да ги препоръчваме въз основа на тях?

За да преобразувате обекти (например продукти, статии, филми) в embeddings и да ги препоръчате въз основа на тях, обикновено се следват следните стъпки:

1. Избор на характеристики: събиране на данни за обектите — текстово описание, категории, характеристики, изображения и т.н.

2. Преобразуване в векторно пространство:

   • За текстови данни могат да се използват модели като Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers, които преобразуват текста във вектори с фиксирана размерност.
   • За изображения — използване на предварително обучени CNN (например ResNet) за извличане на характеристики.
   • За категорийни и числови характеристики — прилагане на one-hot кодиране, нормализация и/или обучение на embeddings.

3. Обединяване на характеристиките: ако има няколко типа данни, те се обединяват в един вектор на embedding.

4. Обучение на модел за embeddings (по желание): може да се обучи модел, който взема предвид взаимодействията между потребители и обекти (например, матрична факторизация, невронни мрежи с triplet loss или contrastive loss).

5. Препоръки:

   • За нов потребител или заявка, намиране на embedding на интересуващите обекти.
   • Използване на метрики за сходство (косинусна разстояние, евклидово разстояние) за търсене на най-близките съседи в пространството на embeddings.
   • Препоръчване на обекти с най-близки embeddings.

Пример на Python с използване на библиотеката sentence-transformers за текстови описания:

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

items = ["Червена памучна тениска", "Сини дънки", "Черни кожени обувки"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Намерете обект, подобен на "Синя тениска"
query = "Синя тениска"
query_emb = model.encode([query])

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

По този начин, embeddings позволяват да представим обектите по удобен за сравнение начин и да изграждаме препоръки въз основа на близостта векторните представяния.