همه‌چیز درباره سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)

پلاک یک؛ وقتی کاربر وارد یک فروشگاه اینترنتی می‌شود و محصولی را جست‌وجو می‌کند، معمولا با پیشنهادهای دیگری نیز روبه‌رو می‌شود که ممکن است به آن‌ها هم علاقه‌مند باشد. این پیشنهادها تصادفی نیستند؛ پشت آن‌ها الگوریتم‌هایی قرار دارد که رفتار کاربر را تحلیل می‌کنند و بر اساس الگوهای مختلف، محتوا یا محصولاتی را که بیشترین احتمال جلب توجه را دارند، نمایش می‌دهند. چنین الگوریتم‌هایی به «سیستم‌های توصیه‌گر» شناخته می‌شوند و امروزه در بخش بزرگی از پلتفرم‌های آنلاین نقش کلیدی دارند.

سیستم‌های توصیه‌گر با ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی شده، تجربه کاربری را بهبود داده و باعث می‌شوند افراد راحت‌تر به محتوای مورد نظرشان دسترسی پیدا کنند. از فروشگاه‌های اینترنتی گرفته تا شبکه‌های اجتماعی و سرویس‌های پخش آنلاین موسیقی و ویدئو، بسیاری از پلتفرم‌های محبوب از همین رویکرد استفاده می‌کنند.

در این مقاله ابتدا انواع مختلف سیستم‌های توصیه‌گر و نحوه عملکرد آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

سیستم‌های توصیه‌گر چیست و چرا اهمیت دارند؟

سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌های تحلیلی هستند که با بررسی داده‌های کاربران، پیشنهادهایی متناسب با علایق و نیازهای هر فرد ارائه می‌دهند. این سیستم‌ها رفتارهای کاربران را بررسی می‌کنند؛ رفتارهایی مانند جست‌وجوها، خریدها، امتیازدهی‌ها و حتی مدت‌زمانی که برای مشاهده یک محتوا صرف می‌شود. سپس بر اساس این داده‌ها، محصول یا محتوای مناسب را پیشنهاد می‌دهند.

کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر محدود به یک حوزه نیست. فروشگاه‌های اینترنتی از آن‌ها برای پیشنهاد محصولات مشابه یا مکمل استفاده می‌کنند. شبکه‌های اجتماعی با کمک این سیستم‌ پست‌ها و حساب‌های کاربری مرتبط را نمایش می‌دهند. سرویس‌های پخش ویدئو و موسیقی مانند یوتیوب یا اسپاتیفای نیز از سیستم‌های توصیه‌گر برای شخصی‌سازی فهرست محتوا و افزایش تعامل کاربران استفاده می‌کنند.

اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر در دو بخش اصلی قابل مشاهده است:

• بهبود تجربه کاربری از طریق ارائه محتوای مرتبط و کاهش زمان جست‌وجو،
•  کمک به کسب‌وکارها برای افزایش فروش و تعامل.

وقتی کاربر بتواند سریع‌تر به آنچه علاقه‌مند است دسترسی پیدا کند، رضایت بیشتری خواهد داشت و احتمال بازگشت و استفاده مجدد او از پلتفرم افزایش می‌یابد. این ترکیب باعث شده است سیستم‌های توصیه‌گر به یکی از اجزای حیاتی در بسیاری از محصولات دیجیتال تبدیل شوند.

انواع سیستم‌های توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس رویکردی که برای ارائه پیشنهاد استفاده می‌کنند، به چند دسته اصلی تقسیم می‌شوند. سه نوع رایج آن‌ها عبارتند از:

۱. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس محتوا

در این روش، ویژگی‌های آیتم‌ها یا محصولات بررسی می‌شود و سپس آیتم‌هایی پیشنهاد می‌شود که بیشترین شباهت را با موارد مورد علاقه کاربر دارند.
مثلا فرض کنید فیلمی را دیده‌اید. سیستم بر اساس موضوع، ژانر، کارگردان و یا بازیگران این فیلم، فیلم‌های دیگری را به شما پیشنهاد می‌دهد. به‌عبارتی دلیل پیشنهاد فیلم‌های جدید، شباهت ویژگی‌های آن‌ها به فیلمی است که قبلاً انتخاب دیده‌اید.

 

۲. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس کاربران دیگر

در این روش، سیستم به رفتار و علایق کاربران دیگر نگاه می‌کند. اگر کاربران دیگر علایق مشابهی با شما داشته باشند، محصولاتی که آن‌ها پسندیده‌اند به شما هم پیشنهاد می‌شود. مثلا اگر تعدادی از کاربران که فیلم‌های مشابه شما را دیده‌اند به یک فیلم جدید امتیاز بالایی داده باشند، احتمال زیادی وجود دارد که آن فیلم به شما هم پیشنهاد شود. این همان روشی است که سرویس‌های پخش فیلم و موسیقی مانند نتفلیکس و اسپاتیفای استفاده می‌کنند.

 

 

 

۳. سیستم‌های ترکیبی

بسیاری از پلتفرم‌های بزرگ تنها به یک روش اکتفا نمی‌کنند. سیستم‌های ترکیبی، هر دو روش بالا را با هم ترکیب می‌کنند تا دقت پیشنهادها بیشتر شود. برای مثال ممکن است یک سرویس پخش فیلم هم به شباهت ویژگی‌های فیلم توجه کند و هم به رفتار کاربران مشابه شما. نتیجه این ترکیب، ارائه پیشنهادهایی است که هم متناسب با سلیقه شخصی شماست و هم بر اساس تجربه دیگر کاربران انتخاب شده است.

 

 

 

سیستم‌های توصیه‌گر چطور کار می‌کنند؟

سیستم‌های توصیه‌گر بر پایه داده‌ها و الگوریتم‌ها ساخته می‌شوند. این فرآیند را می‌توان در چند مرحله کلی خلاصه کرد:

۱. جمع‌آوری داده‌ها

اولین قدم، جمع‌آوری اطلاعات از رفتار کاربران است. این داده‌ها شامل مواردی مثل جست‌وجوهای کاربر، خریدها، امتیازهایی که به محصولات یا محتوا داده می‌شود و حتی مدت زمانی که کاربر برای مشاهده یک صفحه صرف کرده است، می‌شود. هرچه داده‌های بیشتری جمع‌آوری شود، شناخت سیستم از علایق کاربر دقیق‌تر خواهد بود.

۲. پردازش و تحلیل داده‌ها

بعد از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را مرتب، دسته‌بندی و قابل استفاده کرد. این مرحله بسیار مهم است، چون داده‌ها معمولا پراکنده و غیرساخت‌یافته‌اند. پردازش داده کمک می‌کند الگوهای پنهان میان رفتار کاربران کشف شود. برای مثال اگر کاربران زیادی که محصول A را خریده‌اند، محصول B را هم خریده باشند، این الگو می‌تواند مبنایی برای پیشنهاد محصول B به کاربری باشد که محصول A را انتخاب کرده است.

۳. استفاده از الگوریتم‌ها

الگوریتم‌های مختلفی وجود دارد که بر اساس نوع سیستم توصیه‌گر (بر اساس محتوا، همکاری کاربران یا ترکیبی) انتخاب می‌شوند. این الگوریتم‌ها با بررسی داده‌ها، شباهت‌ها و الگوهای رفتاری را پیدا می‌کنند و بر اساس آن‌ها پیشنهاد می‌دهند.

۴. بهبود مداوم

سیستم‌های توصیه‌گر به صورت یک‌باره ساخته نمی‌شوند. هرچه کاربران بیشتری از سیستم استفاده کنند، داده‌های بیشتری جمع می‌شود و الگوریتم‌ها می‌توانند دقیق‌تر عمل کنند. به همین دلیل، سیستم‌های بزرگ و شناخته‌شده هر روز هوشمندتر می‌شوند.

این مراحل نشان می‌دهد که سیستم‌های توصیه‌گر تا چه اندازه به داده‌ها و الگوریتم‌های دقیق وابسته هستند. برای ساخت چنین سیستم‌هایی باید توانایی کار با داده، آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و مهم‌تر از همه تسلط بر یک زبان برنامه‌نویسی قوی مثل پایتون را داشت.

 

ساخت سیستم‌های توصیه‌گر با کمک پایتون

ساخت سیستم توصیه‌گر شاید در نگاه اول پیچیده به نظر برسد، اما در واقع می‌توان با ابزارهای در دسترس و قدم‌های ساده، نسخه‌ای اولیه و کاربردی از آن را پیاده‌سازی کرد.

برنامه‌نویس‌ها برای این کار معمولا از زبان پایتون استفاده می‌کنند. دلیلش ساده است: پایتون زبانی است که یادگیری آن نسبتاً آسان است، و ابزارها و کتابخانه‌های زیادی دارد که کار با داده‌ها و تحلیل آن‌ها را ممکن می‌کند. بسیاری از پروژه‌های معروف در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و حتی تحلیل اطلاعات فروشگاه‌های اینترنتی، با همین زبان ساخته شده‌اند.

فرض کنید بخواهیم یک سیستم ساده طراحی کنیم که به کاربران یک فروشگاه آنلاین، محصولاتی را پیشنهاد دهد. کافی است اطلاعات مربوط به خریدهای قبلی مشتریان، امتیازهایی که داده‌اند یا دسته‌بندی‌هایی که بیشتر به آن‌ها سر زده‌اند را داشته باشیم. با تحلیل همین اطلاعات، می‌توان فهمید که هر کاربر به چه نوع محصولاتی علاقه‌مند است و سیستم می‌تواند پیشنهادهایی مشابه ارائه کند.

این فرآیند را می‌توان با کمک ابزارهای آماده پایتون انجام داد، بدون آن‌که لازم باشد همه‌چیز را از صفر کدنویسی کنیم. کتابخانه‌هایی مثل Pandas و NumPy برای کار با داده‌ها، scikit-learn برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، و ابزارهای تخصصی‌تر مثل Surprise یا LightFM برای ساخت سیستم‌های توصیه‌گر وجود دارند. درست مثل ساختن یک ماشین با لگو است؛ قطعات آماده‌اند، فقط باید یاد بگیریم چگونه آن‌ها را درست کنار هم بچینیم.

 

چالش‌ها و بهبود سیستم‌های توصیه‌گر

با وجود تمام جذابیت‌هایی که سیستم‌های توصیه‌گر دارند، ساخت و اجرای آن‌ها همیشه هم ساده نیست. این سیستم‌ها با چالش‌هایی روبه‌رو هستند که اگر به‌درستی مدیریت نشوند، ممکن است باعث شوند نتایج نهایی چندان دقیق یا مفید نباشند. در ادامه، سه مورد از رایج‌ترین چالش‌ها را با مثال توضیح می‌دهیم:

۱. وقتی اطلاعات کافی درباره کاربر نداریم

گاهی سیستم باید برای کاربری پیشنهاد بدهد که هنوز فعالیت خاصی در سایت انجام نداده است. نه چیزی خریده، نه چیزی جست‌وجو کرده و نه امتیازی داده است. در این شرایط، سیستم نمی‌داند سلیقه او چیست، چون هیچ سرنخی ندارد. به این مشکل می‌گویند شروع سرد.
برای حل این مشکل، بعضی سایت‌ها در همان ابتدا از کاربر چند سؤال ساده می‌پرسند یا پیشنهادهای عمومی‌تر و پرطرفدار را نمایش می‌دهند تا از همان ابتدا تعامل شکل بگیرد.

 

۲. وقتی داده‌ها دقیق یا قابل اعتماد نیستند

گاهی اطلاعاتی که کاربران وارد می‌کنند، اشتباه، ناقص یا حتی ساختگی است. اگر سیستم بخواهد بر اساس این داده‌ها تصمیم بگیرد، ممکن است پیشنهادهایی بی‌ربط بدهد. مثلا فرض کنید کاربر از روی شوخی به یک محصول نامرتبط امتیاز بالا بدهد یا چند بار بی‌هدف روی محصولات کلیک کند. سیستم ممکن است تصور کند این فرد واقعاً به آن محصولات علاقه‌مند است. برای مقابله با این مشکل، باید روش‌هایی طراحی شود که داده‌های غیرواقعی شناسایی و تأثیر آن‌ها کمتر شود.

 

۳. وقتی تعداد کاربران یا محصولات خیلی زیاد است

در سایت‌هایی با میلیون‌ها کاربر و محصول، پردازش اطلاعات و ارائه پیشنهاد مناسب به هر کاربر کار آسانی نیست. سیستم باید بتواند در کمترین زمان ممکن، بین حجم زیادی از داده‌ها بگردد و نتایج مناسبی پیدا کند. برای مثال فکر کنید قرار است برای هر کاربر در یک پلتفرم پخش موسیقی، از بین میلیون‌ها آهنگ، چند مورد مرتبط پیشنهاد داده شود. این کار اگر درست مدیریت نشود، می‌تواند باعث کند شدن سیستم یا پیشنهادهای اشتباه شود.

برای حل این چالش، معمولاً از روش‌هایی استفاده می‌شود که هم سرعت بالایی دارند و هم می‌توانند با حجم بالای داده‌ها به‌خوبی کار کنند.

 

سیستم‌های توصیه‌گر، مثل هر بخش دیگری از یک محصول دیجیتال، نیاز به آزمون و بهبود مداوم دارند. شناخت این چالش‌ها و پیدا کردن راه‌حل‌های مناسب، بخشی از مسیری است که متخصصان داده و برنامه‌نویسان طی می‌کنند تا تجربه بهتری برای کاربران بسازند.

جمع‌بندی

سیستم‌های توصیه‌گر بخشی جدایی‌ناپذیر از بسیاری از سرویس‌های دیجیتال امروزی هستند. از فروشگاه‌های اینترنتی گرفته تا پلتفرم‌های فیلم، موسیقی و شبکه‌های اجتماعی، همه به نوعی از این سیستم‌ها برای شخصی‌سازی تجربه کاربران استفاده می‌کنند. پشت این پیشنهادهای هوشمند، ترکیبی از داده، الگوریتم و تحلیل وجود دارد که به کمک آن‌ها می‌توان فهمید هر کاربر به چه چیزی علاقه‌مند است.

نکته مهم اینجاست که ساخت چنین سیستم‌هایی تنها در انحصار شرکت‌های بزرگ نیست. امروزه با ابزارهایی مانند پایتون، مسیر یادگیری و پیاده‌سازی این مفاهیم برای علاقه‌مندان هموارتر از همیشه شده است. کافی است با مبانی برنامه‌نویسی و تحلیل داده آشنا شوید تا بتوانید کم‌کم وارد این حوزه جذاب و کاربردی شوید.