Uvod
Kada Netflix predloži film koji vam se zapravo dopadne ili kada Spotify sastavi plejlistu koja odgovara vašem ukusu – iza toga ne stoji magija, već sofisticirani algoritmi preporuka. U ovom tekstu razotkrivam kako funkcionišu sistemi preporuka i kako sam razvio jedan takav sistem koristeći tehnike mašinskog učenja i personalizacije.
Šta je sistem preporuka?
Sistemi preporuka (eng. Recommender Systems) su algoritmi koji korisnicima predlažu sadržaj koji je za njih najrelevantniji. Oni analiziraju ponašanje korisnika, sličnosti među korisnicima ili sličnosti među proizvodima kako bi predložili nešto što korisnik verovatno želi da vidi, kupi ili konzumira.
Najčešće korišćene metode
- Collaborative Filtering (CF)
- Preporuke zasnovane na ponašanju sličnih korisnika
- Npr: “Korisnici koji su gledali X, gledali su i Y”
- Content-Based Filtering (CBF)
- Preporuke zasnovane na sličnosti između sadržaja
- Npr: “Ako voliš triler sa Denzelom, volićeš i ovaj film”
- Hybrid pristupi
- Kombinacija prethodna dva sistema, često uz dodatak deep learning modela
- Deep Learning pristupi
- Koriste neuronske mreže za razumevanje složenijih veza između korisnika i sadržaja
- Primer: autoencoderi, RNN za sekvencijalne preporuke
Moj sistem preporuka – od ideje do implementacije
Tokom jednog od mojih istraživačkih projekata razvijao sam personalizovani sistem preporuka namenjen korisnicima softverske platforme. Cilj je bio da se automatski predlažu alati i sekcije koje korisnik verovatno želi da koristi, na osnovu njegovog ponašanja i upita.
Koristio sam sledeće tehnologije:
- Pandas + Scikit-learn za obradu podataka
- K-means i SVD za preporuke
- Firebase i React za prikaz preporuka u aplikaciji
Rezultat: korisnici su trošili manje vremena tražeći informacije i brže dolazili do tačno onog što im je bilo potrebno.
Kako merimo kvalitet preporuka?
- Precision & Recall: Koliko preporuka je korisnik zaista konzumirao?
- MAP (Mean Average Precision): Prosečna preciznost po korisniku
- NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): Daje veću važnost preporukama koje su više rangirane
Gde se sve koriste preporučivači?
- E-commerce (Amazon, eBay)
- Streaming servisi (Netflix, Spotify, YouTube)
- Online edukacija (Coursera, Udemy)
- Vesti i portali (Google News, Flipboard)
- Fintech aplikacije (predlozi investicija ili kreditnih proizvoda)
Zaključak
Sistemi preporuka nisu više “opcija” – oni su postali osnovna funkcionalnost digitalnih servisa. Njihova moć leži u sposobnosti da povežu korisnike sa sadržajem koji još nisu otkrili, ali koji je za njih visoko relevantan.
Ako razvijate aplikaciju koja ima bilo kakvu formu sadržaja, razmislite o implementaciji preporučivača – vaši korisnici će to znati da cene.
