Kako pretvoriti predmete u embedove i preporučiti ih na osnovu njih?

Да бисте претворили предмете (на пример, производе, чланке, филмове) у уметке (embeddings) и да их препоручите на основу тога, обично се следе следећи кораци:

1. Избор карактеристика: прикупљање података о предметима — текстуални опис, категорије, карактеристике, слике итд.

2. Трансформација у векторски простор:

   • За текстуалне податке, могу се користити модели као што су Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers, који претварају текст у фиксне векторе.
   • За слике, користе се претренирани CNN-ови (нпр. ResNet) за извлачење карактеристика.
   • За категоријалне и бројчане карактеристике, примењује се one-hot кодирање, нормализација и/или тренирање embedding-ова.

3. Комбинација карактеристика: ако постоје различити типови података, они се спајају у један вектор embedding-а.

4. Обучавање модела embedding-а (опционо): може се обучити модел који узима у обзир интеракције корисника и предмета (нпр. матрична факторизација, неуронске мреже са triplet или contrastive loss-ом).

5. Препоруке:

   • За новог корисника или упит, пронаћи embedding заинтересујућих предмета.
   • Користити метрике сличности (косинусна раздаљина, еуклидска раздаљина) за претрагу најблиских суседа у простору embedding-а.
   • Препоручити предмете са најближим embedding-има.

Пример у Python-у са библиотеком sentence-transformers за текстуалне описе:

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

items = ["Црвена памучна мајица", "Плаве фармерке", "Црне кожне чизме"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# Пронаћи предмет сличан "Плавој мајици"
query = "Плава мајица"
query_emb = model.encode([query])

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

На овај начин, embeddings омогућавају представљање предмета у погодном облику за поређење и креирање препорука на основу близини у векторском простору.