قام محرر Downcodes بتجميع مقدمة تفصيلية للخوارزميات الشائعة الاستخدام في تصنيف منتجات Taobao. تغطي المقالة مجموعة متنوعة من الخوارزميات مثل أشجار القرار، و Naive Bayes، وآلات المتجهات الداعمة، وخوارزميات الجوار K-nearest، والغابات العشوائية، وأشجار تعزيز التدرج، وخوارزميات التعلم العميق (CNN وRNN)، وتشرح المبادئ وسيناريوهات التطبيق. يتم شرح مزايا وعيوب كل خوارزمية بطريقة بسيطة وسهلة الفهم. تهدف هذه المقالة إلى مساعدة القراء على فهم المبادئ التقنية وراء تصنيف منتجات تاوباو واستراتيجيات الاختيار للخوارزميات المختلفة في التطبيقات العملية. آمل أن توفر هذه المقالة مرجعًا للقراء المشاركين في الأعمال المتعلقة بالتجارة الإلكترونية أو التعلم الآلي.
تتضمن الخوارزميات التي يجب تعلمها لتصنيف منتجات Taobao أشجار القرار، ومصنف NAIve Bayes، وآلة ناقل الدعم (SVM)، وK-Nearest Neighbors (KNN)، والغابات العشوائية، وأشجار تعزيز التدرج (GBT)، وخوارزميات التعلم العميق مثل مثل الشبكات العصبية التلافيفية، CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN). من بينها، شجرة القرار هي خوارزمية تصنيف شائعة وسهلة الفهم. من خلال التقسيم التدريجي لسمات مجموعة البيانات، يتم إنشاء نموذج شجرة، حيث تمثل كل عقدة داخلية حكمًا على إحدى السمات، وكل عقدة ورقية. يمثل فئة.
1. شجرة القرار
شجرة القرار هي تقنية تصنيف أساسية تحدد فئة البيانات من خلال المسار من العقدة الجذرية إلى العقدة الطرفية. مع زيادة تعقيد مجموعة البيانات، قد تنمو شجرة القرار بشكل عميق للغاية، مما يؤدي إلى الإفراط في التجهيز. ولتجنب ذلك، يمكن استخدام استراتيجيات التقليم مثل التقليم المسبق والتقليم اللاحق.
بناء شجرة القرارعند إنشاء شجرة قرارات، تحدد الخوارزمية السمات المثالية لتقسيم مجموعة البيانات، وهي عملية تعتمد على مقاييس اختيار السمات مثل اكتساب المعلومات، أو معدل الكسب، أو شوائب جيني. يتم تقسيم مجموعة البيانات بأكملها إلى مجموعات فرعية أصغر، ويتم تنفيذ عملية التقسيم هذه بشكل متكرر حتى تصبح المجموعة الفرعية خالصة على المتغير المستهدف أو تصل إلى حالة توقف معينة.
قرار تقليم الشجرةيعمل التقليم على تبسيط النموذج عن طريق إزالة بعض فروع شجرة القرار، والتقليم المسبق هو عملية إيقاف نمو الشجرة قبل نموها بالكامل، والتقليم اللاحق هو إزالة الفروع غير الضرورية بعد إنشاء الشجرة. يساعد التقليم على تحسين قدرة تعميم النموذج ويقلل من خطر التجهيز الزائد.
2. مصنف ساذج بايز
استنادًا إلى النظرية البايزية، يفترض مصنف Naive Bayes أن الميزات مستقلة عن بعضها البعض. هذه الخوارزمية مناسبة لمجموعات البيانات عالية الأبعاد. على الرغم من أن افتراض الاستقلال هذا لا يصمد في الواقع في كثير من الأحيان، إلا أن مصنف Naive Bayes لا يزال بإمكانه تحقيق أداء جيد في العديد من المواقف.
تحليل المبدأيعمل Naive Bayes عن طريق حساب الاحتمال الخلفي الذي تنتمي إليه نقطة بيانات معينة لكل فئة ويعين نقطة البيانات للفئة ذات الاحتمالية الخلفية الأعلى. يتم تقديم تجانس لابلاس في عملية حساب الاحتمالية لتجنب مشاكل الاحتمالية الصفرية.
سيناريوهات التطبيقعلى الرغم من أن بساطة Naive Bayes تجعلها أقل فعالية من الخوارزميات الأكثر تعقيدًا في بعض المشكلات المعقدة، إلا أن أدائها ممتاز في مجالات مثل تصنيف النصوص واكتشاف البريد العشوائي.
3. دعم آلة المتجهات (SVM)
تقوم أجهزة المتجهات الداعمة بتصنيف البيانات من خلال إيجاد المستوى الأمثل للتقسيم. يعد SVM فعالاً في معالجة البيانات غير الخطية القابلة للفصل، حيث يمكنه تعيين البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى من خلال وظيفة kernel والعثور على المستوى الزائد المقسم في هذه المساحة.
الخطي مقابل غير الخطي SVMعندما تكون البيانات قابلة للفصل خطيًا، يبحث SVM عن مستوى فائق يزيد من الهامش الثابت. إذا كانت البيانات قابلة للفصل بشكل غير خطي، فيمكنك استخدام تقنيات kernel لتعيين البيانات إلى مساحة عالية الأبعاد بحيث تكون قابلة للفصل خطيًا في تلك المساحة.
اختيار وظيفة النواةيعد اختيار وظيفة kernel أمرًا بالغ الأهمية لأداء SVM. تشمل وظائف النواة شائعة الاستخدام النواة الخطية، والنواة متعددة الحدود، ونواة وظيفة الأساس الشعاعي (RBF)، وما إلى ذلك. يتم استخدام نواة RBF على نطاق واسع بسبب قدراتها الأفضل على المعالجة للمشكلات غير الخطية.
4. خوارزمية جار أقرب K (KNN)
خوارزمية الجوار K الأقرب هي خوارزمية تعلم كسولة غير معلمية وهي بسيطة وسهلة التنفيذ. تقوم KNN بتصنيف نقطة بيانات جديدة إلى فئة الأغلبية لأقرب جيرانها K بناءً على التشابه بين نقاط البيانات (عادةً قياس المسافة).
اختيار قيمة Kإن اختيار قيمة K له تأثير كبير على نتائج خوارزمية KNN. تعني قيمة K الأصغر أن نقاط الضوضاء سيكون لها تأثير أكبر على النتائج، في حين أن قيمة K الأكبر قد تؤدي إلى زيادة أخطاء التعميم. عادة، يجب تحديد اختيار K عن طريق التحقق من الصحة.
قياس المسافةهناك العديد من مقاييس المسافة المستخدمة لحساب القرب في خوارزمية KNN، بما في ذلك المسافة الإقليدية، ومسافة مانهاتن، ومسافة مينكوفسكي، وما إلى ذلك. قد تؤدي طرق قياس المسافة المختلفة إلى نتائج تصنيف مختلفة.
5. غابة عشوائية
الغابة العشوائية عبارة عن خوارزمية تعلم جماعية مبنية على خوارزمية شجرة القرار وتعمل على تحسين أداء التصنيف العام من خلال إنشاء أشجار قرارات متعددة ودمج نتائج التنبؤ الخاصة بها. تتمتع الغابة العشوائية بمقاومة قوية للتجهيز الزائد.
البناء العشوائي للغاباتعند بناء غابة عشوائية، يتم استخراج عينات فرعية متعددة من مجموعة البيانات الأصلية من خلال أخذ عينات التمهيد ويتم توفير مجموعة فرعية مختلفة من الميزات لكل شجرة قرار، مما يضمن تنوع النموذج.
أهمية الميزةيمكن أن توفر الغابات العشوائية أيضًا تقديرات لأهمية الميزات، والتي يمكن أن تساعد في فهم الميزات التي تلعب دورًا رئيسيًا في مشاكل التصنيف وتكون مفيدة جدًا لاختيار الميزات والمعالجة المسبقة للبيانات.
6. شجرة تعزيز التدرج (GBT)
تعمل الأشجار المعززة المتدرجة على تحسين دقة التصنيف من خلال بناء نماذج تنبؤية ضعيفة تدريجيًا (عادةً أشجار القرار) ودمجها في نموذج تنبؤي قوي. تعمل أشجار تعزيز التدرج على تحسين تدرج وظيفة الخسارة.
وظيفة الخسارةفي كل تكرار لشجرة تعزيز التدرج، يتم تدريب شجرة قرار جديدة على بقايا النموذج الحالي. يتم استخدام دالة الخسارة لقياس انحراف النموذج الحالي عن القيمة الفعلية، والهدف من التحسين هو تقليل دالة الخسارة هذه.
معدل التعلمتتحكم معلمة معدل التعلم في شجرة التدرج المعززة في تأثير كل متعلم ضعيف في النموذج النهائي. يعني معدل التعلم الأصغر أن هناك حاجة إلى عدد أكبر من المتعلمين الضعفاء لتدريب النموذج، ولكن يمكن عادةً تحسين قدرة تعميم النموذج.
7. خوارزمية التعلم العميق
في المهام المعقدة مثل تصنيف منتجات تاوباو، أظهرت خوارزميات التعلم العميق أداءً قويًا، وخاصة نوعي الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN).
الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)تعتبر الشبكات العصبية التلافيفية مناسبة بشكل خاص لمعالجة بيانات الصور. يستخرج الميزات المكانية من خلال الطبقات التلافيفية ويستخدم طبقات التجميع لتقليل أبعاد المعالم. تستطيع CNN تحديد وتصنيف الكائنات في الصور وهي مناسبة جدًا لمهام تصنيف صور السلع.
الشبكة العصبية المتكررة (RNN)تعد شبكات RNN جيدة في معالجة بيانات التسلسل نظرًا لقدرتها على توصيل معلومات الحالة بين العقد (الخلايا). بالنسبة لمهام التصنيف التي تتطلب معالجة المعلومات النصية مثل أوصاف المنتج، يمكن لـ RNN فهم ترتيب الكلمات والمعلومات السياقية بشكل أفضل.
خلاصة القول، عند تصنيف منتجات تاوباو، يمكنك اختيار الخوارزمية المناسبة بناءً على أنواع البيانات المختلفة واحتياجات العمل. على سبيل المثال، قد تميل بيانات الصورة إلى استخدام CNN، بينما قد تكون البيانات النصية أكثر ملاءمة لاستخدام RNN أو Naive Bayes. ومع ذلك، يعد تصنيف منتجات تاوباو مشكلة تصنيف متعددة التصنيفات معقدة، لذلك قد يكون من الضروري عمليًا الجمع بين خوارزميات متعددة أو حتى تخصيص نماذج التعلم العميق لتحقيق أفضل تأثير للتصنيف.
1. ما هي الخوارزميات المستخدمة لتصنيف منتجات تاوباو؟
يستخدم تصنيف منتجات Taobao مجموعة متنوعة من الخوارزميات لمساعدة المستخدمين في العثور بسرعة على المنتجات التي يهتمون بها. وتشمل هذه على سبيل المثال لا الحصر: خوارزميات تصنيف النص، وخوارزميات التصفية التعاونية، وخوارزميات التوصية القائمة على العلامات، وخوارزميات التوصية القائمة على سلوك المستخدم، وما إلى ذلك. تقوم هذه الخوارزميات بتصنيف المنتجات إلى فئات مختلفة من خلال تحليل أوصافها النصية وسجل شراء المستخدمين والمراجعات والبيانات السلوكية الأخرى.
2. كيف يمكن الحصول على توصيات دقيقة لتصنيف منتجات تاوباو؟
يتم تحقيق التوصية الدقيقة لفئات منتجات Taobao من خلال التحليل المتعمق والتنقيب في بيانات سلوك المستخدم. سوف تفهم تاوباو اهتمامات المستخدم واحتياجاته بناءً على سجلات الشراء التاريخية للمستخدم وعادات التصفح وكلمات البحث الرئيسية والمعلومات الأخرى، وتوصي بالمنتجات ذات الصلة باهتمامات المستخدم بناءً على هذه البيانات. يمكن أن تعمل خوارزمية التوصية المخصصة هذه على تحسين تجربة التسوق للمستخدمين وتسهل على المستخدمين العثور على المنتجات التي يهتمون بها حقًا.
3. ما هي التحديات التي تواجه خوارزمية تصنيف المنتجات في تاوباو؟
تواجه خوارزمية تصنيف منتجات Taobao بعض التحديات، مثل: تناثر البيانات، ومشكلة البداية الباردة، والمنتجات الرمادية، والمنتجات ذات الذيل الطويل، وما إلى ذلك. يعني تناثر البيانات أنه في مصفوفة عنصر المستخدم، هناك الكثير من المعلومات التفاعلية بين المستخدمين والعناصر مفقودة، مما سيكون له تأثير معين على فعالية خوارزمية التصنيف. تشير مشكلة البداية الباردة إلى الحالة التي لا يكون فيها لدى المستخدمين الجدد أو المنتجات الجديدة بيانات تاريخية كافية لتصنيف دقيق. تشير السلع الرمادية إلى تلك السلع الحدودية، والتي يصعب على خوارزميات التصنيف أن تكون لها معايير تصنيف غير واضحة. تشير المنتجات طويلة الذيل إلى المنتجات ذات حجم المبيعات المنخفض ومجموعة واسعة من المنتجات. إن الافتقار إلى بيانات سلوك المستخدم لهذه المنتجات يجعل خوارزميات التصنيف تواجه تحديات أكبر عند تصنيفها. تحتاج خوارزميات تصنيف المنتجات في Taobao إلى التغلب على هذه التحديات لتقديم توصيات منتجات أكثر دقة وتخصيصًا.
آمل أن تساعدك هذه المقالة على فهم مبادئ الخوارزمية والتحديات التقنية الكامنة وراء تصنيف منتجات تاوباو بشكل أفضل. سيستمر محرر Downcodes في تقديم المزيد من المحتوى المثير لك!