Barbara
EXPLICATION DES RECOMMANDATIONS À TRAVERS LA FACTORISATION DE MATRICES
Netflix est une plateforme de streaming en ligne populaire qui offre à ses abonnés une large gamme de films, de documentaires et de séries télévisées. Pour améliorer l’expérience des utilisateurs, Netflix a développé un système de recommandation sophistiqué qui suggère des films en fonction de leur historique de visionnage, de leurs évaluations et de leurs préférences.
LES SYSTÈMES DE RECOMMANDATION
Un système de recommandation est un type d’apprentissage non supervisé qui utilise le filtrage d’informations pour suggérer des produits ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leurs préférences, de leurs intérêts et de leurs comportements. Ces systèmes sont largement utilisés dans le commerce électronique et les paramètres de streaming en ligne pour aider à découvrir de nouveaux produits et du contenu qui pourraient intéresser les utilisateurs.
Il existe deux types de recommandation de systèmes : la filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif. La première suggestion est basée sur les attributs de la personne ou de l’élément en entrée dans l’algorithme. La seconde suggestion repose sur plusieurs utilisateurs qui ont des interactions passées similaires.
LA FACTORISATION DE MATRICES
La factorisation de matrices est un processus mathématique qui transforme une matrice compliquée en un espace de plus basse dimension. Une technique de factorisation matricielle populaire est `Singular Value Decomposition` (SVD).
Le concept de la factorisation matricielle est capable de prédire la note d’un film donné par un utilisateur, pour un ensemble de films présenté. Cela peut être illustré visuellement par la factorisation d’une matrice de notes utilisateur/film.
Dans un premier temps, la factorisation de matrice va initialiser un nombre de facteurs (K). Ensuite, la matrice utilisateur (boîte verte) représente l’association entre chaque utilisateur et ses caractéristiques, tandis que la matrice d’éléments (boîte orange) représente l’association entre chaque élément et ses caractéristiques.
La prédiction de notation est calculée à partir du produit de point entre la matrice utilisateur et la matrice d’éléments. La simple notation mathématique est `R’ = P.Q` où `R’` est la prédiction de notation et `P` et `Q` représentent les matrices utilisateur et d’éléments, respectivement.
Une fois ces étapes en place, nous pouvons optimiser nos paramètres en utilisant la descente de gradient stochastique. À chaque itération, l’optimiseur calculera la correspondance entre chaque film et chaque utilisateur en les multipliant à l’aide du produit de point, puis le comparera à la notation réelle que l’utilisateur a donnée au film. Les poids seront alors mis à jour et le processus sera répété de nombreuses fois jusqu’à ce que la perte s’améliore pour de meilleures recommandations.
L’IMPLÉMENTATION DE LA FACTORISATION DE MATRICES
Nous allons maintenant nous concentrer sur l’implémentation de la factorisation de matrices à travers la bibliothèque Python `surprise`. La bibliothèque `surprise` est une bibliothèque Python pour la construction et l’évaluation des systèmes de recommandation. Elle fournit une interface simple et facile à utiliser pour charger et traiter les ensembles de données.
Une fois les données importées, pré-traitées et divisées en ensembles d’apprentissage et de test, nous pouvons procéder à l’implémentation de la factorisation de matrices en utilisant la méthode `SVD`. Pour évaluer les performances de la prédiction, nous pouvons utiliser la métrique `RMSE`.
CONCLUSION
En somme, la factorisation de matrices est une technique puissante qui peut être utilisée pour créer des systèmes de recommandation précis et personnalisés. En utilisant la bibliothèque `surprise`, nous pouvons facilement implémenter des modèles de recommandation de qualité pour aider les utilisateurs à découvrir de nouveaux contenus sur des plateformes de streaming en ligne telles que Netflix.
