Masalah bias data dalam sistem pengesyoran pintar

Masalah sisihan data dalam sistem pengesyoran pintar memerlukan contoh kod khusus

Dengan perkembangan pesat teknologi pintar, sistem pengesyoran pintar memainkan peranan yang semakin penting dalam kehidupan seharian kita. Sama ada kita membeli-belah di platform e-dagang atau mencari cadangan dalam bidang hiburan seperti muzik dan filem, kita semua boleh merasakan kesan langsung sistem pengesyoran pintar. Walau bagaimanapun, apabila jumlah data meningkat, masalah bias data dalam sistem pengesyoran pintar secara beransur-ansur menjadi jelas.

Masalah bias data merujuk kepada ketidaktepatan keputusan pengesyoran disebabkan oleh pengagihan data sampel yang tidak sekata atau kewujudan pilihan yang diperibadikan. Khususnya, bilangan beberapa sampel jauh melebihi sampel lain, menyebabkan sistem menghadapi "cadangan panas" atau "masalah ekor panjang" semasa membuat pengesyoran, iaitu, hanya produk popular atau jenis produk tertentu disyorkan.

Terdapat banyak cara untuk menyelesaikan masalah bias data Di bawah saya akan memperkenalkan kaedah berdasarkan penguraian matriks. Kaedah ini menukar data tingkah laku pengguna kepada matriks penilaian item pengguna, kemudian menguraikan matriks untuk mendapatkan ciri tersembunyi pengguna dan item, dan akhirnya membuat pengesyoran.

Pertama, kami perlu mengumpul data gelagat pengguna, seperti penilaian pengguna bagi item atau gelagat klik. Katakan kita mempunyai matriks penilaian pengguna R, di mana setiap baris mewakili pengguna, setiap lajur mewakili item dan elemen dalam matriks mewakili penilaian pengguna bagi item tersebut.

Seterusnya, kita boleh menggunakan algoritma pemfaktoran matriks untuk menjana ciri tersembunyi pengguna dan item. Secara khusus, kita boleh menggunakan kaedah seperti penguraian nilai tunggal (SVD) atau keturunan kecerunan untuk mengurai matriks penarafan R. Dengan mengandaikan bahawa matriks ciri tersembunyi pengguna ialah U dan matriks ciri tersembunyi item ialah V, maka penilaian pengguna u bagi item i boleh dikira melalui produk dalam, iaitu, Ru = U[u] * V[i ].

Seterusnya, kita boleh melatih model dengan meminimumkan ralat pembinaan semula antara matriks penarafan R dan matriks ciri tersembunyi pengguna dan item. Secara khusus, kita boleh menggunakan ralat min kuasa dua (MSE) sebagai fungsi kehilangan untuk mengoptimumkan parameter model melalui keturunan kecerunan dan kaedah lain.

Akhir sekali, kami boleh menggunakan ciri tersembunyi pengguna dan item yang dipelajari untuk membuat cadangan. Untuk pengguna baharu, kami boleh menggunakan ciri tersembunyi pengguna dan ciri tersembunyi item untuk mengira penilaian ramalan pengguna bagi setiap item, dan kemudian mengesyorkan item dengan penilaian tertinggi kepada pengguna.

Berikut ialah contoh kod Python ringkas yang menunjukkan cara menggunakan pemfaktoran matriks untuk menyelesaikan masalah bias data:

import numpy as np

# 构造用户评分矩阵
R = np.array([[5, 4, 0, 0], [0, 0, 3, 4], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]])

# 设置隐藏特征的维度
K = 2

# 使用奇异值分解对评分矩阵进行分解
U, s, Vt = np.linalg.svd(R)

# 只保留前K个奇异值和对应的特征向量
U = U[:, :K]
V = Vt.T[:, :K]

# 计算用户和物品的隐藏特征向量
U = U * np.sqrt(s[:K])
V = V * np.sqrt(s[:K])

# 构造新用户
new_user = np.array([3, 0, 0, 0])

# 计算新用户对每个物品的预测评分
predicted_scores = np.dot(U, V.T)

# 找出预测评分最高的几个物品
top_items = np.argsort(predicted_scores[new_user])[::-1][:3]

print("推荐给新用户的物品：", top_items)

Ringkasnya, masalah bias data dalam sistem pengesyoran pintar ialah isu penting yang perlu diselesaikan oleh algoritma pintar. Melalui kaedah seperti penguraian matriks, kami boleh mengubah data tingkah laku pengguna kepada ciri tersembunyi pengguna dan item, dengan itu menyelesaikan masalah bias data. Walau bagaimanapun, ini hanyalah satu cara untuk menyelesaikan masalah bias data, dan terdapat banyak kaedah lain yang layak untuk kajian dan penerokaan lanjut.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah bias data dalam sistem pengesyoran pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!