LLM + BG Önerisi
Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) Bilgi Grafikleri (BG'ler) ile entegrasyonu, kişiselleştirme, doğruluk ve açıklanabilirliği artırarak e-ticarette öneri sistemlerini kökten değiştirmiştir.
E-ticarette Bilgi Grafikleriyle Öneriler
Bilgi grafikleri, varlıkları (örneğin ürünler, markalar ve kategoriler) ve bunların ilişkilerini yapılandırılmış bir biçimde temsil eder. E-ticarette BG'ler, kullanıcı etkileşimleri, ürün özellikleri ve harici bilgiler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplar ve karmaşık ilişkileri yakalayan kapsamlı bir ağ oluşturur. Bu yapı, öneri sistemlerinin basit ortak satın alma desenlerinin ötesine geçmesini sağlar ve ürünleri arasındaki anlam bağlantılarına dayalı ince ayarlı öneriler yapılmasını mümkün kılar.
Büyük Dil Modelleriyle Bilgi Grafiklerinin Geliştirilmesi
Geniş metin kütüphaneleri üzerinde eğitilen LLM'ler, dil ve bağlam hakkında derin bir anlayışa sahiptir. LLM'leri BG'lerle entegre ederek e-ticaret platformları, öneri sistemlerini birkaç yönden zenginleştirebilir:
1. Ortak Bilgi Entegrasyonu: LLM'ler, yalnızca işlem verilerinden ortaya çıkmayan ürünler arasındaki ortak bilgi ilişkilerini çıkarabilir. Örneğin Amazon’ın COSMO çerçevesi, LLM'leri kullanarak ortak bilgi grafikleri oluşturarak ürün önerilerini, öğeler arasındaki dolaylı bağlantıları anlayarak geliştirir.
2. Açıklanabilir Öneriler: LLM'leri BG'lerle birleştirerek öneriler için insan okuyabilen açıklamalar üretilebilir. Örneğin LLM-PKG yaklaşımı, LLM'leri kullanarak bir Ürün Bilgi Grafiği oluşturur ve böylece belirli ürünlerin önerilmesi için şeffaf nedenler sağlar; bu da kullanıcı güvenini ve etkileşimini artırır.
3. Dinamik ve Kişiselleştirilmiş Öneriler: LLM'ler, kullanıcıların oluşturduğu içerikleri (örneğin incelemeler ve sorgular) analiz ederek değişen tercihleri yakalayabilir. Dinamik BG'lerle birleştirildiğinde bu, kullanıcı davranışları ve trendlerine göre gerçek zamanlı, kişiselleştirilmiş önerilerin sağlanmasını sağlar.
Avantajlar ve Gelecek Yönelimleri
LLM'ler ve BG'ler arasındaki sinerji, e-ticaret öneri sistemleri için birkaç avantaj sunar:
• Daha Yüksek Doğruluk: LLM'lerin bağlamsal anlayışı ile BG'lerdeki yapılandırılmış ilişkilerin birleşimi, daha kesin öneriler sağlar.
• Geliştirilmiş Kullanıcı Deneyimi: Açıklanabilir ve bağlamsal farkındalık sağlayan öneriler, kullanıcı güvenini ve memnuniyetini artırır.
• Ölçeklenebilirlik: Bu entegrasyon, büyük ve çeşitli ürün kataloglarını verimli bir şekilde işleyebilir ve e-ticaret platformlarının dinamik doğasına uyum sağlayabilir.
Gelecekteki gelişmeler, entegrasyon tekniklerinin geliştirilmesine, LLM'lerdeki önyargıların azaltılmasına, veri gizliliğinin sağlanması ve BG'lerin gerçek zamanlı güncelleme yeteneğinin artırılmasına odaklanabilir; böylece hızla değişen pazarlarda güncel kalınabilir.
Özetle, LLM'ler ve Bilgi Grafiklerinin birleşimi, e-ticaret öneri sistemlerinde önemli bir ilerleme sağlamıştır ve daha akıllı, kişiselleştirilmiş ve şeffaf kullanıcı deneyimlerine doğru bir yol açmıştır.
İşbirlikçi Filtreleme Önerisi
İşbirlikçi Filtreleme Önerisi, kullanıcıların geçmiş davranışlarına ve tercihlerine, aynı zamanda benzer kullanıcıların davranış ve tercihlerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş öneriler veya tavsiyeler sağlamak için kullanılan bir öneri sistemi tekniğidir. İki ana yaklaşıma ayrılabilir: kullanıcı tabanlı ve ürün tabanlı işbirlikçi filtreleme.
Kullanıcı tabanlı işbirlikçi filtreleme, hedef kullanıcıya benzer kullanıcıları tarihî tercihlerine göre bulmayı ve bu benzer kullanıcıların beğendiği veya etkileşime girdiği ürünleri önermeyi içerir. Diğer yandan ürün tabanlı işbirlikçi filtreleme, hedef kullanıcının etkileşime girdiği veya beğendiği ürünlere benzer ürünleri bulmayı ve ardından bu benzer ürünleri kullanıcıya önermeyi amaçlar.
İşbirlikçi filtreleme, film veya müzik önerileri, ürün önerileri ve çevrimiçi reklamcılık gibi çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bağlam Temelli Öneri
Bağlam temelli öneri, öneri sistemlerinde kullanılan ve öneri oluşturulurken özel durumu veya bağlamı dikkate alan bir tekniktir. Kullanıcı tercihleri ve ürün özelliklerine ek olarak bağlamsal bilgi, zaman, konum, sosyal ortam veya hatta kullanıcının ruh hali gibi faktörleri içerebilir. Bu bağlamı göz önünde bulundurarak öneri sistemleri, kullanıcının belirli ihtiyaçlarına ve koşullarına daha fazla uygun, daha alakalı ve kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir. Bu, kullanıcı deneyimini ve memnuniyetini artırabilir çünkü öneriler, kullanıcıların o anda ne aradığına daha iyi uyum sağlar.
Pekiştirmeli Öğrenmeye Dayalı Öneri
Pekiştirmeli Öğrenmeye Dayalı Öneri (RL-tabanlı Öneri), kullanıcılar için kişiselleştirilmiş öneriler sağlamak amacıyla pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını kullanan bir yaklaşımdır. Bu yaklaşımda öneri sistemi bir ajan gibi davranır ve kullanıcılarla etkileşime geçerek, en iyi politikaları keşfetmek için deneme-yanılma öğrenmesi kullanır.
Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşime geçerek, ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alarak ve toplam ödülü maksimize edecek şekilde eylemlerini optimize ederek karar vermesini öğrenmesini sağlayan bir makine öğrenmesi türüdür. Bir öneri sistemi bağlamında ajan, kullanıcıya gösterilecek en iyi ürün sırasını (örneğin makaleler, ürünler veya filmler) öğrenmeye çalışır; bu da kullanıcı etkileşimi, memnuniyeti veya tıklamaları gibi ölçütlere göre maksimize edilir.
RL-tabanlı öneri sistemlerinin avantajları arasında daha iyi kişiselleştirme, değişen kullanıcı tercihlerine uyum sağlama ve geleneksel işbirlikçi filtreleme veya içerik tabanlı yöntemlerin keşfedemeyebileceği yeni ürünleri keşfetme potansiyeli yer alır.
Derin Öğrenmeye Dayalı Öneri
Derin Öğrenmeye Dayalı Öneri, öneri sistemlerinin oluşturulması ve işlev görmesi için derin öğrenme tekniklerinin kullanılmasını ifade eder. Öneri sistemleri, kullanıcıların ilgi alanlarına, tercihlerine ve geçmiş davranışlarına dayalı olarak kişiselleştirilmiş öneriler ve tavsiyeler sunmaya yardımcı olan algoritmalardır.
Geleneksel öneri sistemlerinde, örneğin işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme gibi basit istatistiksel yöntemler kullanılarak ürünler kullanıcı tercihleriyle ilişkilendirilir. Diğer yandan derin öğrenme, büyük veri kümelerinden karmaşık desenlerin ve temsillerin otomatik olarak öğrenilmesini sağlar.
Derin öğrenmeye dayalı öneri sistemleri genellikle kullanıcı davranışını ve tercihlerini modellemek için yapay sinir ağları kullanır. Bu modeller çok boyutlu verileri işleyebilir, kullanıcı tercihlerinin karmaşıklığını anlayabilir ve bu bilgiyi daha doğru ve alakalı öneriler sağlamak için kullanabilir.
Öneri sistemlerinde yaygın olarak kullanılan bazı derin öğrenme teknikleri şunlardır:
1. Gömme katmanları: Kategorik verileri (örneğin kullanıcı kimlikleri veya ürün kimlikleri) sürekli yoğun vektörlere dönüştürmek için; bu vektörler kullanıcı ve ürün özelliklerini yakalayabilir.
2. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler): Ürünlerle ilişkili görüntü, metin ve diğer yapılandırılmış verilerden özellikler ve desenler çıkarmak için.
3. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve LSTM'ler: Kullanıcı davranışındaki zaman bağımlılığını ve sıralı desenleri (örneğin belirli ürünlerde tekrarlayan ziyaretler veya uzun vadeli kullanıcı tercihleri) yakalamak için.
4. Otokodlayıcılar ve Varyasyonel Otokodlayıcılar: Verilerin gizli temsillerini öğrenmek ve bu temsillerin benzerliğine dayalı öneriler sağlamak için.
5. Dikkat mekanizmaları: Öneri sürecinde farklı özelliklerin göreli önemini yakalamak için.
Derin öğrenmeye dayalı öneri sistemleri, geleneksel yöntemlere kıyasla önemli iyileştirmeler göstermiş ve e-ticaret, eğlence, haber ve reklamcılık gibi çeşitli sektörlerde giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Sıralı Öneri
Sıralı öneri, kullanıcıların etkileşime girdiği ürünleri sıraya koyan ve kullanıcıların sıralı geçmişlerine dayalı olarak bir sonraki tercihlerini tahmin etmeye çalışan bir öneri yaklaşımıdır. Bu öneri sistemi türü özellikle kullanıcıların zaman içinde dinamik ve gelişen tercihlerini modellemeye odaklanır; bu da müzik çalma listeleri, video akışı hizmetleri ve çevrimiçi alışveriş platformları gibi uygulamalarda faydalıdır. Sıralı öneri sistemleri genellikle kullanıcı davranış desenlerini modellemek ve buna göre öneriler oluşturmak için sıralı madencilik, doğal dil işleme ve derin öğrenme tekniklerini içerir.
Graf Temelli Öneri
Graf temelli öneri, bir graf içindeki ilişkileri ve ağ yapılarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler yapmak için kullanılan bir öneri sistemi yaklaşımıdır. Bu tür öneri sistemleri, veri kümesindeki varlıklar (örneğin kullanıcılar, ürünler) ve ilişkileri (örneğin kullanıcı tercihleri, ürün benzerlikleri) arasındaki desenleri ve bağlantıları keşfetmek için graf teorisi ve algoritmalarını kullanır.
Bir graf temelli öneri sisteminde veriler, düğümlerin varlıkları (örneğin kullanıcılar, ürünler) ve kenarların ilişkileri (örneğin kullanıcı tercihleri, ürün benzerlikleri) temsil ettiği bir graf olarak gösterilir. Sistem daha sonra benzer kullanıcıları veya ürünleri bulmak, graf içindeki bağlantıları analiz etmek veya çeşitli graf özelliklerine dayalı puanlar ve sıralamalar hesaplamak için bu graf temsilini kullanır.
Graf temelli öneri sistemlerinde birden fazla teknik vardır; bunlar arasında işbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı yöntemler ve karma yaklaşımlar yer alır. Popüler graf temelli algoritmalar arasında PageRank, Kişiselleştirilmiş PageRank, Yeniden Başlatılan Rastgele Yürüyüş ve SimRank yer alır. Bu yöntemler, varlıklar arasındaki ilişkilerdeki zengin bilgilerden yararlanarak öneri performansını ve doğruluğunu artırabilir.
