Jak przekształcić przedmioty w osadzenia i rekomendować na ich podstawie?

Aby przekształcić przedmioty (np. produkty, artykuły, filmy) w osadzenia (embeddings) i na ich podstawie je rekomendować, zazwyczaj wykonuje się następujące kroki:

1. Wybór cech: zebranie danych o przedmiotach — opis tekstowy, kategorie, cechy, obrazy itp.

2. Przekształcenie w przestrzeń wektorową:

   • Dla danych tekstowych można użyć modeli takich jak Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers, które zamieniają tekst na wektory o stałej wymiarowości.
   • Dla obrazów — użyć wstępnie wytrenowanych CNN (np. ResNet) do wyodrębniania cech.
   • Dla cech kategorycznych i numerycznych — stosować kodowanie one-hot, normalizację i/lub trenować osadzenia.

3. Łączenie cech: jeśli istnieje kilka typów danych, połączyć je w jeden wektor osadzenia.

4. Trenowanie modelu osadzeń (opcjonalnie): można wytrenować model uwzględniający interakcje użytkowników i przedmiotów (np. faktoryzacja macierzy, sieci neuronowe z loss typu triplet loss lub contrastive loss).

5. Rekomendacje:

   • Dla nowego użytkownika lub zapytania znaleźć osadzenie interesujących przedmiotów.
   • Używać metryk podobieństwa (kosinusowe, euklidesowe) do wyszukiwania najbliższych sąsiadów w przestrzeni osadzeń.
   • Rekomendować przedmioty z najbardziej podobnymi osadzeniami.

Przykład w Pythonie z użyciem biblioteki sentence-transformers dla opisów tekstowych:

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

items = ["Czarna koszulka z bawełny", "Niebieskie dżinsy", "Czarne skórzane buty"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Znalezienie przedmiotu podobnego do "Niebieska koszulka"
query = "Niebieska koszulka"
query_emb = model.encode([query])

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

W ten sposób osadzenia pozwalają na reprezentację przedmiotów w wygodnej formie do porównań i tworzenia rekomendacji na podstawie bliskości w przestrzeni wektorowej.