Recomendador

El operador de recomendación utiliza algoritmos avanzados para proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en el comportamiento y las preferencias del usuario.

Este operador optimiza el flujo de trabajo de ciencia de datos automatizando el proceso de selección de los mejores algoritmos de recomendación, ajuste de hiperparámetros y extracción de funciones relevantes. Por lo tanto, asegúrese de recibir las sugerencias más relevantes y efectivas para sus necesidades.

Para obtener más información, consulte la sección Recomendador de la documentación de ADS.

Visión General

El operador de recomendación está diseñado para ayudar con la creación y el despliegue de sistemas de recomendación. Este operador utiliza parámetros de configuración específicos y tres archivos de entrada esenciales para generar recomendaciones personalizadas. Los archivos de entrada son:

Elementos: Este archivo incluye información sobre los elementos que se pueden recomendar. Cada entrada de este archivo representa un elemento individual e incluye atributos que describen el elemento.
Usuarios: Este archivo incluye información sobre los usuarios para los que se generan recomendaciones. Cada entrada de este archivo representa a un usuario individual e incluye atributos que describen al usuario.
Interacción: Este archivo incluye datos históricos de interacción entre usuarios y elementos. Cada entrada de este archivo representa una interacción, por ejemplo, que un usuario vea, compre o califique un elemento, e incluye detalles relevantes sobre la interacción.

Parámetros de Configuración

El operador de recomendación necesita los siguientes parámetros para disparar el trabajo de recomendación:

top_k: Especifica el número de recomendaciones principales que se generarán para cada usuario.

user_column: Identifica la columna del archivo de usuarios que representa de forma única a cada usuario.

item_column: Identifica la columna en el archivo de elementos que representa de forma única cada elemento.

interaction_column: Identifica la columna del archivo de interacción que detalla las interacciones entre usuarios y elementos.

Funcionalidad

Cuando se ejecuta, el operador de fuente de recomendación procesa los archivos de entrada y los parámetros de configuración proporcionados para generar una lista de los elementos recomendados principales para cada usuario. Utiliza algoritmos sofisticados que analizan los datos históricos de interacción para comprender las preferencias del usuario y predecir los elementos con los que es más probable que interactúen en el futuro.

Casos de Uso

Este operador es ideal para varias aplicaciones, incluyendo:

Comercio electrónico: Recomendar productos a los usuarios en función de su historial de navegación y compras.
Servicios de flujo: Sugerir películas, programas de televisión o música en función de los hábitos de visualización o escucha del usuario.
Plataformas de contenido: Proponer artículos, blogs o noticias adaptadas a los intereses de los usuarios.

Introducción

Utilice el siguiente archivo YAML de ejemplo para empezar a utilizar el operador de fuente de recomendación:

kind: operator
type: recommendation
version: v1
spec:
user_data:
url: users.csv
item_data:
url: items.csv
interactions_data:
url: interactions.csv
top_k: 4
user_column: user_id
item_column: movie_id
interaction_column: rating