Jak převést předměty na embeddingy a doporučit je na jejich základě?

Chcete-li převést předměty (například produkty, články, filmy) na vnoření (embeddings) a na jejich základě je doporučit, obvykle se provádí následující kroky:

1. Výběr vlastností: shromáždit data o předmětech — textové popisy, kategorie, vlastnosti, obrázky atd.

2. Transformace do vektorového prostoru:

   • Pro textová data lze použít modely jako Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers, které převádějí text na pevně dimenzionální vektory.
   • Pro obrázky použít předtrénované CNN (například ResNet) k extrakci vlastností.
   • Pro kategorické a číselné vlastnosti použít one-hot kódování, normalizaci a/nebo trénovat embeddingy.

3. Kombinace vlastností: pokud existuje více typů dat, spojit je do jednoho vektorového embeddingu.

4. Trénink modelu embeddingů (volitelné): lze trénovat model, který zohledňuje interakce uživatelů a předmětů (například faktorizace matice, neuronové sítě s triplet nebo kontrastní ztrátou).

5. Doporučení:

   • Pro nového uživatele nebo dotaz najít embedding zájmových předmětů.
   • Použít metriky podobnosti (kosinusová vzdálenost, euklidovská vzdálenost) k nalezení nejbližších sousedů v prostoru embeddingů.
   • Doporučit předměty s nejbližšími embeddingy.

Příklad v Pythonu s knihovnou sentence-transformers pro textové popisy:

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

items = ["Červené bavlněné tričko", "Modré džíny", "Černé kožené boty"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Najít předmět podobný "Modrému tričku"
query = "Modré tričko"
query_emb = model.encode([query])

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

Tímto způsobem umožňují embeddingy reprezentovat předměty v pohodlné podobě pro porovnávání a vytváření doporučení na základě blízkosti vektorových reprezentací.