Kaip paversti daiktus į įdėjimus ir rekomenduoti juos remiantis jais?

Norint paversti daiktus (pvz., prekes, straipsnius, filmus) į įdėjimus ir rekomenduoti juos remiantis, paprastai atliekami šie žingsniai:

1. Žymenų pasirinkimas: surinkti duomenis apie daiktus — tekstinius aprašymus, kategorijas, savybes, vaizdus ir pan.

2. Perkėlimas į vektorinę erdvę:

   • Tekstiniams duomenims galima naudoti Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers modelius, kurie paverčia tekstą į fiksuoto dydžio vektorius.
   • Vaizdams — naudoti iš anksto apmokytus CNN (pvz., ResNet) funkcijų išgavimui.
   • Kategoriniams ir skaitiniams požymiams — taikyti one-hot kodavimą, normalizavimą ir/arba mokyti įdėjimus.

3. Žymenų sujungimas: jei yra keli duomenų tipai, juos sujungti į vieną įdėjimą.

4. Įdėjimų modelio mokymas (pasirinktinai): galima apmokyti modelį, kuris atsižvelgia į naudotojų ir daiktų sąveikas (pvz., matrica faktorizacija, neuroniniai tinklai su triplet loss ar contrastive loss).

5. Rekomendacijos:

   • Rasti įdėjimus naujam naudotojui ar užklausai, susijusiems daiktams.
   • Naudoti panašumo matricas (kosinusinė atstumas, Euklido atstumas) artimiausių kaimynų paieškai.
   • Rekomenduoti daiktus su artimiausiais įdėjimais.

Pavyzdys su tekstiniais aprašymais naudojant Python ir sentence-transformers biblioteką:

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

items = ["Raudona marškiniai iš medvilnės", "Mėlynos džinsai", "Juodi odiniai batai"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Surasti daiktą, panašų į "Mėlynos marškiniai"
query = "Mėlynos marškiniai"
query_emb = model.encode([query])

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

Taip įdėjimai leidžia patogiai vaizduoti daiktus ir kurti rekomendacijas remiantis jų artumu vektorinėje erdvėje.