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Les recommandations personnalisées sont largement utilisées pour une variété de cas d'utilisation sur les appareils mobiles, tels que la récupération de contenu multimédia, la suggestion de produit d'achat et la prochaine recommandation d'application. Si vous souhaitez fournir des recommandations personnalisées dans votre application tout en respectant la confidentialité des utilisateurs, nous vous recommandons d'explorer l'exemple et la boîte à outils suivants.
Commencer
Nous fournissons un exemple d'application TensorFlow Lite qui montre comment recommander des éléments pertinents aux utilisateurs sur Android.
Si vous utilisez une plate-forme autre qu'Android ou si vous connaissez déjà les API TensorFlow Lite, vous pouvez télécharger notre modèle de recommandation de démarrage.
Télécharger le modèle de démarrage
Nous fournissons également un script de formation dans Github pour former votre propre modèle de manière configurable.
Comprendre l'architecture du modèle
Nous exploitons une architecture de modèle à double encodeur, avec un encodeur de contexte pour encoder l'historique séquentiel de l'utilisateur et un encodeur d'étiquettes pour encoder le candidat de recommandation prédit. La similarité entre les codages de contexte et d'étiquette est utilisée pour représenter la probabilité que le candidat prédit réponde aux besoins de l'utilisateur.
Trois techniques différentes d'encodage séquentiel de l'historique de l'utilisateur sont fournies avec cette base de code :
- Encodeur de sac de mots (BOW) : calcul de la moyenne des incorporations des activités de l'utilisateur sans tenir compte de l'ordre du contexte.
- Encodeur de réseau neuronal convolutif (CNN) : application de plusieurs couches de réseaux neuronaux convolutifs pour générer un codage de contexte.
- Encodeur de réseau neuronal récurrent (RNN) : application d'un réseau neuronal récurrent pour coder la séquence de contexte.
Pour modéliser chaque activité de l'utilisateur, nous pouvons utiliser l'ID de l'élément d'activité (basé sur l'ID), ou plusieurs fonctionnalités de l'élément (basées sur les fonctionnalités), ou une combinaison des deux. Le modèle basé sur les fonctionnalités utilise plusieurs fonctionnalités pour coder collectivement le comportement des utilisateurs. Avec cette base de code, vous pouvez créer des modèles basés sur l'ID ou sur les fonctionnalités de manière configurable.
Après la formation, un modèle TensorFlow Lite sera exporté et pourra directement fournir des prédictions top-K parmi les candidats à la recommandation.
Utilisez vos données d'entraînement
En plus du modèle formé, nous fournissons une boîte à outils open source dans GitHub pour former des modèles avec vos propres données. Vous pouvez suivre ce didacticiel pour apprendre à utiliser la boîte à outils et déployer des modèles entraînés dans vos propres applications mobiles.
Veuillez suivre ce didacticiel pour appliquer la même technique que celle utilisée ici pour former un modèle de recommandation à l'aide de vos propres ensembles de données.
Exemples
À titre d'exemples, nous avons formé des modèles de recommandation avec des approches basées à la fois sur l'ID et sur les fonctionnalités. Le modèle basé sur l'ID ne prend que les ID de film comme entrée, et le modèle basé sur les fonctionnalités prend à la fois les ID de film et les ID de genre de film comme entrées. Veuillez trouver les exemples d'entrées et de sorties suivants.
Contributions
ID de film contextuel :
- Le Roi Lion (ID: 362)
- Toy Story (ID : 1)
- (et plus)
ID de genre de film contextuel :
- Animation (ID : 15)
- Enfants (ID : 9)
- Comédie musicale (ID : 13)
- Animation (ID : 15)
- Enfants (ID : 9)
- Comédie (ID : 2)
- (et plus)
Les sorties:
- ID de films recommandés :
- Toy Story 2 (ID: 3114)
- (et plus)
Références de performances
Les numéros de référence de performance sont générés avec l'outil décrit ici .
| Nom du modèle | Taille du modèle | Dispositif | CPU |
|---|---|---|---|
| recommandation (ID de film comme entrée) | 0,52 Mo | Pixel 3 | 0,09 ms* |
| Pixel 4 | 0,05 ms* | ||
| recommandation (ID de film et genre de film comme entrées) | 1,3 Mo | Pixel 3 | 0,13 ms* |
| Pixel 4 | 0,06 ms* |
* 4 fils utilisés.
Utilisez vos données d'entraînement
En plus du modèle formé, nous fournissons une boîte à outils open source dans GitHub pour former des modèles avec vos propres données. Vous pouvez suivre ce didacticiel pour apprendre à utiliser la boîte à outils et déployer des modèles entraînés dans vos propres applications mobiles.
Veuillez suivre ce didacticiel pour appliquer la même technique que celle utilisée ici pour former un modèle de recommandation à l'aide de vos propres ensembles de données.
Conseils pour la personnalisation du modèle avec vos données
Le modèle pré-formé intégré dans cette application de démonstration est formé avec le jeu de données MovieLens , vous pouvez modifier la configuration du modèle en fonction de vos propres données, telles que la taille du vocabulaire, l'intégration des dims et la longueur du contexte d'entrée. Voici quelques conseils :
Longueur du contexte d'entrée : la meilleure longueur de contexte d'entrée varie selon les ensembles de données. Nous suggérons de sélectionner la longueur du contexte d'entrée en fonction de la corrélation entre les événements d'étiquette et les intérêts à long terme par rapport au contexte à court terme.
Sélection du type d'encodeur : nous suggérons de sélectionner le type d'encodeur en fonction de la longueur du contexte d'entrée. L'encodeur de sac de mots fonctionne bien pour une courte longueur de contexte d'entrée (par exemple <10), les encodeurs CNN et RNN apportent plus de capacité de résumé pour une longue longueur de contexte d'entrée.
L'utilisation de fonctionnalités sous-jacentes pour représenter les éléments ou les activités des utilisateurs pourrait améliorer les performances du modèle, mieux accueillir les nouveaux éléments, éventuellement réduire les espaces d'intégration, réduisant ainsi la consommation de mémoire et plus convivial sur l'appareil.