Öğeleri gömme vektörlerine nasıl dönüştürür ve bunlara dayanarak nasıl öneri yaparsınız?

Öğeleri (örneğin, ürünler, makaleler, filmler) gömme (embedding) haline getirip bunlara dayanarak önerilerde bulunmak için genellikle aşağıdaki adımlar izlenir:

1. Özelliklerin seçimi: nesneler hakkında veri toplama — metin açıklamaları, kategoriler, özellikler, görseller vb.

2. Vektör uzayına dönüşüm:

   • Metin verileri için Word2Vec, FastText, BERT, Sentence Transformers gibi modeller kullanılabilir, bunlar metni sabit boyutlu vektörlere dönüştürür.
   • Görseller için önceden eğitilmiş CNN'ler (örneğin, ResNet) kullanılarak özellikler çıkarılır.
   • Kategorik ve sayısal özellikler için one-hot kodlama, normalizasyon ve/veya gömme (embedding) eğitimi uygulanır.

3. Özelliklerin birleştirilmesi: farklı veri tipleri varsa, bunlar tek bir gömme vektöründe birleştirilir.

4. Gömme modelinin eğitilmesi (isteğe bağlı): kullanıcılar ve nesneler arasındaki etkileşimleri dikkate alan bir model eğitilebilir (örneğin, matris faktörizasyonu, triplet kayıp veya kontrast kayıp içeren sinir ağları).

5. Öneriler:

   • Yeni bir kullanıcı veya sorgu için ilgilenen nesnelerin gömme vektörlerini bulun.
   • Kosinüs benzerliği veya Öklid uzaklığı gibi benzerlik ölçümleri kullanarak gömme uzayında en yakın komşuları bulun.
   • En yakın gömme vektörlerine sahip nesneleri önerin.

Python'da sentence-transformers kütüphanesi kullanarak metin açıklamaları için örnek:

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

items = ["Pamuklu kırmızı tişört", "Mavi kot pantolon", "Siyah deri botlar"]
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(items)

# "Mavi tişört" ile benzer nesneyi bul
query = "Mavi tişört"
query_emb = model.encode([query])

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

Bu şekilde, gömme vektörleri nesneleri karşılaştırmak ve yakınlıklarına göre öneriler oluşturmak için uygun hale getirir.