Comment convertir des objets en embeddings et les recommander en fonction de ceux-ci?

Pour transformer des objets (par exemple, des produits, des articles, des films) en embeddings et les recommander en fonction de ceux-ci, on effectue généralement les étapes suivantes :

1. Choix des caractéristiques : collecter des données sur les objets — description textuelle, catégories, caractéristiques, images, etc.

2. Transformation en espace vectoriel :

   • Pour les données textuelles, utiliser des modèles comme Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers, qui transforment le texte en vecteurs de dimension fixe.
   • Pour les images, utiliser des CNN pré-entraînées (par exemple, ResNet) pour extraire des caractéristiques.
   • Pour les caractéristiques catégoriques et numériques, appliquer un encodage one-hot, une normalisation et/ou entraîner des embeddings.

3. Fusion des caractéristiques : si plusieurs types de données existent, les combiner en un seul vecteur d'embedding.

4. Entraînement du modèle d'embeddings (optionnel) : entraîner un modèle qui prend en compte les interactions entre utilisateurs et objets (par exemple, factorisation matricielle, réseaux neuronaux avec une perte de type triplet ou contrastive).

5. Recommandations :

   • Pour un nouvel utilisateur ou une requête, trouver l'embedding des objets d'intérêt.
   • Utiliser une métrique de similarité (distance cosinus, distance euclidienne) pour rechercher les voisins les plus proches dans l'espace d'embeddings.
   • Recommander des objets avec des embeddings proches.

Exemple en Python avec la bibliothèque sentence-transformers pour des descriptions textuelles :

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

items = ["T-shirt rouge en coton", "Jeans bleus", "Bottes en cuir noires"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Trouver l'objet similaire à "T-shirt bleu"
query = "T-shirt bleu"
query_emb = model.encode([query])

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

Ainsi, les embeddings permettent de représenter les objets dans une forme pratique pour la comparaison et la construction de recommandations basées sur la proximité dans l'espace vectoriel.