2025 年构建人工智能驱动的推荐系统！
- Rifx.Online
- Programming , Technology , Data Science
- 14 Jan, 2025
本博客深入探讨部署 AI 驱动的个性化引擎的复杂性，重点介绍如何利用 AI 和机器学习技术进行实时、高度针对性的推荐。无论您是在电子商务、媒体还是其他行业，理解这些系统对于保持竞争力至关重要。
AI驱动的个性化引擎介绍
AI驱动的个性化引擎改变了企业与客户互动的方式。通过利用先进的算法，这些系统分析用户行为和偏好，以提供量身定制的体验。这种个性化增强了用户参与度，提高了转化率，并促进了客户忠诚度。
这些引擎的核心在于实时处理大量数据的能力，使企业能够及时适应用户需求。这种适应性在当今快速变化的数字环境中至关重要，客户期望不断提高。
AI驱动的个性化引擎遵循简化的四步工作流程，以提供量身定制的推荐。首先是数据收集，收集用户行为，如浏览历史、评分和点击。这些数据输入到用户画像中，系统分析人口统计信息和偏好，以建立全面的用户档案。模式分析阶段接着利用机器学习算法识别用户之间的趋势和相似性。
最后，在推荐阶段，引擎根据分析出的模式生成个性化的实时建议。每个阶段都建立在前一个阶段的基础上——创建一个持续的反馈循环，随着时间的推移提高推荐的准确性。
理解推荐系统
推荐系统是复杂的工具，旨在根据用户的偏好和行为向其建议产品或内容。它们分析用户数据，如过去的互动，以生成相关的推荐。这一过程不仅改善了用户体验，还推动了销售和用户参与。
推荐系统主要分为两种类型：协同过滤和基于内容的过滤。理解这些系统对于实施有效的个性化策略至关重要。
协同过滤
协同过滤依赖于用户的互动和行为来生成推荐。它识别具有相似品味和偏好的用户之间的模式。例如，如果用户A喜欢一部特定的电影，而用户B有类似的观看习惯，系统将向用户A推荐用户B喜欢的电影。
- 基于用户的协同过滤。 侧重于寻找具有相似偏好的用户
- 基于项目的协同过滤。 分析用户互动中项目之间的相似性。
基于内容的过滤
基于内容的过滤根据项目本身的属性推荐物品。这种方法使用有关产品的信息来建议相似的选项。例如，如果用户喜欢动作电影，系统将根据类型、导演或演员推荐其他动作片。
- 特征提取。 识别项目的关键特征
- 用户画像。 基于用户偏好和过去行为构建画像
## Sample code block
def recommend_movies(user):
# logic to recommend movies based on user preferences
return recommended_movies
推荐方法的类型
推荐方法可以分为几种类型，每种类型都有其独特的优缺点。理解这些类型对于选择适合特定应用的方法至关重要。
混合方法
混合推荐系统结合了协同过滤和基于内容的过滤。通过利用两种方法的优势，这些系统提供更准确、多样化的推荐。这种方法减轻了每种单独方法的局限性，从而提高了用户满意度。
基于知识的方法
基于知识的系统利用关于用户和项目的显性知识来生成推荐。这些系统在用户偏好明确的情况下特别有用，比如在B2B环境或专业领域。它们依赖于预定义的规则和用户输入来建议项目。
上下文感知推荐
上下文感知推荐系统考虑上下文信息，如位置、时间和用户活动。这一额外的数据层使得建议更加相关，量身定制以适应用户当前的情况。例如，一款餐厅推荐应用可能会根据用户的位置和时间建议附近的就餐选项。
实时个性化的重要性
实时个性化对于提供及时且相关的推荐至关重要。在用户偏好快速变化的时代，能够即时调整推荐显著提升了用户体验。
实时系统分析用户行为的同时，允许企业在用户会话期间提供个性化建议。这种即时性可以导致更高的参与度和更高的转化率：
- 增强用户体验。 用户收到与其当前兴趣相匹配的推荐
- 增加参与度。 立即的建议使用户持续与平台互动
- 更高的转化率。 及时的推荐可以导致更多的购买或采取行动。
Shaped.ai
Shaped.ai 是一款创新工具，旨在简化将 AI 驱动的推荐集成到应用程序中的过程。它提供了一个用户友好的 SDK，方便实现协同过滤和基于内容的过滤方法。
使用 Shaped.ai，开发人员可以轻松地获取用户事件和产品数据，利用机器学习有效地个性化用户体验。该工具对于希望在不增加大量技术开销的情况下增强推荐系统的企业特别有价值。
Shaped.ai 的主要特点包括：
- 无缝集成。 可以轻松与现有应用程序和数据库集成
- 实时能力。 支持实时数据处理以提供即时推荐
- 机器学习支持。 利用先进算法随着时间的推移提高推荐准确性。
设置推荐系统的环境
要有效地实施推荐引擎，第一步是设置环境。这始于创建一个 SingleStore 账户。注册后，您将创建第一个工作区并选择一个免费的工作区层级。
一旦工作区建立，下一步是创建一个数据库。这个数据库将存储构建推荐模型所需的数据。请注意数据库名称，因为它将在与推荐引擎集成时需要用到。
创建工作区和数据库后，环境就准备好进行数据摄取了。
数据摄取和数据集创建
数据摄取是推荐系统设置中的一个关键步骤。在此阶段，用户将上传包含用户交互和项目评分的数据集。在本示例中，我们将使用 MovieLens 数据集，其中包括用户 ID、电影 ID、评分和时间戳。
首先，导航到 SingleStore 中的“数据摄取”部分。在这里，您将选择适当的工作区和数据库，并上传事件数据集。上传完成后，SingleStore 将创建一个管道以将数据摄取到数据库中。
数据摄取后，您可以通过检查在 SingleStore 中创建的管道来验证上传是否成功。此步骤确保数据准备好进行进一步处理和模型训练。
训练推荐模型
在成功导入数据集后，下一步是使用 Shape.ai 训练推荐模型。这涉及几个步骤，首先是导入必要的库并设置与数据库的连接。
您将创建一个 YAML 文件，其中包含 SingleStore 数据库的连接详细信息。该文件对于 Shape.ai 访问导入的数据并构建推荐模型至关重要。一旦 YAML 配置完成，用户将运行命令以在 Shape.ai 中创建数据集。
训练模型本身可能需要耗费大量时间，通常根据数据集的大小需要几个小时。您需要运行命令以启动模型训练过程，该过程利用协同过滤技术基于用户评分生成个性化推荐。
实时推荐的应用
在模型训练完成后，是时候查看实时推荐的应用了。Shape.ai 提供了一个简单的接口，可以根据特定的用户 ID 查询模型以获取推荐。通过输入用户 ID，用户可以检索到推荐电影的列表及其相关评分，反映模型对每个推荐的信心。
这种实时能力使用户在与平台互动时能够立即获得建议。例如，如果用户观看了一部特定的电影，系统可以立即根据他们的观看历史和偏好推荐类似的标题。
这个过程的效率非常惊人，因为推荐在毫秒内生成——显著提升了用户的参与度和满意度。
完整的逐步 视频教程可在这里获取。
这里是本教程中使用的完整笔记本代码，以及 这里是可以下载的事件 csv 文件。
最初发布于 https://www.singlestore.com 于 2025 年 1 月 2 日。
