Cum se transformă obiectele în embedding-uri și cum se recomandă pe baza acestora?

Pentru a transforma obiecte (de exemplu, produse, articole, filme) în embedding-uri și a le recomanda pe baza acestora, se urmează de obicei pașii următori:

1. Selecția caracteristicilor: colectarea datelor despre obiecte — descrieri text, categorii, caracteristici, imagini etc.

2. Transformarea în spațiul vectorial:

   • Pentru date textuale, se pot folosi modele precum Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers, care transformă textul în vectori de dimensiune fixă.
   • Pentru imagini, se folosesc CNN-uri pre-antrenate (de exemplu, ResNet) pentru extragerea caracteristicilor.
   • Pentru caracteristici categorice și numerice, se aplică codificare one-hot, normalizare și/sau antrenarea de embedding-uri.

3. Combinarea caracteristicilor: dacă există mai multe tipuri de date, acestea se combină într-un singur vector de embedding.

4. Antrenarea modelului de embedding-uri (opțional): se poate antrena un model care ține cont de interacțiunile dintre utilizatori și obiecte (de exemplu, factorizarea matricială, rețele neuronale cu pierdere de tip triplet sau contrastivă).

5. Recomandări:

   • Pentru un utilizator nou sau o interogare, se găsește embedding-ul obiectelor de interes.
   • Se utilizează metrici de similaritate (distanță cosinus, distanță euclidiană) pentru a găsi vecinii cei mai apropiați în spațiul de embedding-uri.
   • Se recomandă obiecte cu embedding-uri cele mai apropiate.

Exemplu în Python cu biblioteca sentence-transformers pentru descrieri textuale:

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

items = ["Roșu tricou din bumbac", "Blugi albaștri", "Botine din piele negre"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Găsirea obiectului similar cu "Tricou albastru"
query = "Tricou albastru"
query_emb = model.encode([query])

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

Astfel, embedding-urile permit reprezentarea obiectelor într-un mod convenabil pentru comparare și construirea de recomandări bazate pe apropiere în reprezentările vectoriale.