Algoritme apa yang perlu Anda pelajari untuk klasifikasi produk Taobao?

Editor Downcodes telah menyusun untuk Anda pengenalan rinci tentang algoritma yang umum digunakan dalam klasifikasi produk Taobao. Artikel ini mencakup berbagai algoritme seperti pohon keputusan, Naive Bayes, mesin vektor dukungan, algoritme K-nearest neighbour, hutan acak, pohon penguat gradien, dan algoritme pembelajaran mendalam (CNN dan RNN), serta menjelaskan prinsip dan skenario penerapannya. masing-masing algoritma. Kelebihan dan kekurangan dijelaskan secara sederhana dan mudah dipahami. Artikel ini bertujuan untuk membantu pembaca memahami prinsip teknis di balik klasifikasi produk Taobao dan strategi pemilihan berbagai algoritma dalam aplikasi praktis. Saya harap artikel ini dapat memberikan referensi bagi pembaca yang bergerak di bidang pekerjaan terkait e-commerce atau machine learning.

Algoritma yang perlu dipelajari untuk klasifikasi produk Taobao antara lain Decision Trees, NAIve Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest, Gradient Boosting Trees (GBT), dan algoritma deep learning semacamnya sebagai Jaringan Neural Konvolusional, CNN), Jaringan Neural Berulang (RNN). Diantaranya, pohon keputusan adalah algoritma klasifikasi yang umum dan mudah dipahami. Dengan membagi atribut kumpulan data secara bertahap, model pohon dibangun, di mana setiap simpul internal mewakili penilaian suatu atribut, dan setiap simpul daun mewakili penilaian suatu atribut. mewakili suatu kategori.

1. Pohon keputusan

Pohon keputusan merupakan teknik klasifikasi dasar yang menentukan kategori data melalui jalur dari simpul akar ke simpul daun. Ketika kompleksitas kumpulan data meningkat, pohon keputusan mungkin berkembang sangat dalam, sehingga menyebabkan overfitting. Untuk menghindari hal ini, strategi pemangkasan seperti pra-pemangkasan dan pasca-pemangkasan dapat digunakan.

Konstruksi pohon keputusan

Saat membuat pohon keputusan, algoritme memilih atribut optimal untuk membagi kumpulan data, sebuah proses yang bergantung pada metrik pemilihan atribut seperti perolehan informasi, tingkat perolehan, atau pengotor Gini. Seluruh kumpulan data dipecah menjadi subset yang lebih kecil, dan proses pemisahan ini dilakukan secara rekursif hingga subset tersebut murni pada variabel target atau mencapai kondisi penghentian tertentu.

Pemangkasan pohon keputusan

Pemangkasan menyederhanakan model dengan menghilangkan beberapa cabang dari pohon keputusan, pra-pemangkasan adalah proses menghentikan pertumbuhan pohon sebelum pohon tersebut tumbuh sempurna, dan pasca-pemangkasan adalah penghapusan cabang-cabang yang tidak diperlukan setelah pohon dihasilkan. Pemangkasan membantu meningkatkan kemampuan generalisasi model dan mengurangi risiko overfitting.

2. Pengklasifikasi Naive Bayes

Berdasarkan teori Bayesian, pengklasifikasi Naive Bayes mengasumsikan bahwa fitur tidak bergantung satu sama lain. Algoritma ini cocok untuk kumpulan data berdimensi sangat tinggi. Meskipun asumsi independensi ini seringkali tidak berlaku pada kenyataannya, pengklasifikasi Naive Bayes masih dapat mencapai kinerja yang baik dalam banyak situasi.

Analisis prinsip

Naive Bayes bekerja dengan menghitung probabilitas posterior bahwa suatu titik data tertentu termasuk dalam setiap kelas dan menugaskan titik data tersebut ke kelas dengan probabilitas posterior tertinggi. Pemulusan Laplace diperkenalkan dalam proses penghitungan probabilitas untuk menghindari masalah probabilitas nol.

Skenario aplikasi

Meskipun kesederhanaan Naive Bayes membuatnya kurang efektif dibandingkan algoritme yang lebih kompleks dalam beberapa masalah kompleks, kinerjanya sangat baik di berbagai bidang seperti klasifikasi teks dan deteksi spam.

3. Mendukung Mesin Vektor (SVM)

Mesin vektor pendukung mengklasifikasikan data dengan menemukan hyperplane pembagi yang optimal. SVM efektif dalam memproses data nonlinier yang dapat dipisahkan. SVM dapat memetakan data ke ruang berdimensi lebih tinggi melalui fungsi kernel dan menemukan hyperplane pemisah di ruang ini.

SVM Linier vs. Nonlinier

Ketika data dapat dipisahkan secara linier, SVM mencari hyperplane yang memaksimalkan hard margin. Jika data dapat dipisahkan secara nonlinier, Anda dapat menggunakan teknik kernel untuk memetakan data ke ruang berdimensi tinggi sehingga dapat dipisahkan secara linier dalam ruang tersebut.

Pemilihan fungsi kernel

Pemilihan fungsi kernel sangat penting untuk kinerja SVM. Fungsi kernel yang umum digunakan meliputi kernel linier, kernel polinomial, kernel fungsi basis radial (RBF), dll. Kernel RBF banyak digunakan karena kemampuan pemrosesannya yang lebih baik untuk permasalahan nonlinier.

4. Algoritma K-nearest neighbour (KNN)

Algoritma K-nearest neighbour merupakan salah satu algoritma malas belajar non-parametrik yang sederhana dan mudah diimplementasikan. KNN mengklasifikasikan titik data baru ke dalam kelas mayoritas dari tetangga K terdekatnya berdasarkan kesamaan antar titik data (biasanya ukuran jarak).

Pemilihan nilai K

Pemilihan nilai K mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap hasil algoritma KNN. Nilai K yang lebih kecil berarti titik-titik gangguan akan berdampak lebih besar pada hasil, sedangkan nilai K yang lebih besar dapat menyebabkan peningkatan kesalahan generalisasi. Biasanya pemilihan K perlu ditentukan melalui validasi silang.

ukuran jarak

Ada banyak ukuran jarak yang digunakan untuk menghitung kedekatan dalam algoritma KNN, antara lain jarak Euclidean, jarak Manhattan, jarak Minkowski, dll. Metode pengukuran jarak yang berbeda dapat menyebabkan hasil klasifikasi yang berbeda.

5. Hutan Acak

Hutan acak adalah algoritme pembelajaran ansambel yang dibangun berdasarkan algoritme pohon keputusan dan meningkatkan kinerja klasifikasi secara keseluruhan dengan membangun beberapa pohon keputusan dan mengintegrasikan hasil prediksinya. Hutan acak memiliki ketahanan yang kuat terhadap overfitting.

Konstruksi hutan acak

Saat membangun hutan acak, beberapa subsampel diekstraksi dari kumpulan data asli melalui pengambilan sampel bootstrap dan subset fitur berbeda disediakan untuk setiap pohon keputusan, yang memastikan keragaman model.

Pentingnya fitur

Hutan acak juga dapat memberikan perkiraan pentingnya fitur, yang dapat membantu memahami fitur mana yang memainkan peran penting dalam masalah klasifikasi dan sangat berguna untuk pemilihan fitur dan pemrosesan awal data.

6. Pohon Peningkat Gradien (GBT)

Pohon yang ditingkatkan gradien meningkatkan akurasi klasifikasi dengan secara bertahap membangun model prediktif yang lemah (biasanya pohon keputusan) dan menggabungkannya menjadi model prediktif yang kuat. Pohon penambah gradien mengoptimalkan gradien fungsi kerugian.

fungsi kerugian

Dalam setiap iterasi pohon peningkat gradien, pohon keputusan baru dilatih berdasarkan sisa model saat ini. Fungsi kerugian digunakan untuk mengukur deviasi model saat ini dari nilai sebenarnya, dan tujuan optimasi adalah untuk meminimalkan fungsi kerugian tersebut.

kecepatan pembelajaran

Parameter kecepatan pembelajaran dalam pohon yang ditingkatkan gradien mengontrol pengaruh setiap pembelajar yang lemah dalam model akhir. Kecepatan pemelajaran yang lebih kecil berarti diperlukan lebih banyak pembelajar lemah untuk melatih model, namun biasanya dapat meningkatkan kemampuan generalisasi model.

7. Algoritma pembelajaran mendalam

Dalam tugas kompleks seperti klasifikasi produk Taobao, algoritme pembelajaran mendalam telah menunjukkan kinerja yang kuat, terutama dua jenis jaringan saraf konvolusional (CNN) dan jaringan saraf berulang (RNN).

Jaringan Neural Konvolusional (CNN)

Jaringan saraf konvolusional sangat cocok untuk memproses data gambar. Ini mengekstrak fitur spasial melalui lapisan konvolusional dan menggunakan lapisan penggabungan untuk mengurangi dimensi fitur. CNN dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar dan sangat cocok untuk tugas klasifikasi gambar komoditas.

Jaringan Neural Berulang (RNN)

RNN pandai memproses data urutan karena kemampuannya untuk mengkomunikasikan informasi keadaan antar node (sel). Untuk tugas klasifikasi yang memerlukan pemrosesan informasi teks seperti deskripsi produk, RNN dapat lebih memahami urutan kata dan informasi kontekstual.

Singkatnya, saat mengklasifikasikan produk Taobao, Anda dapat memilih algoritme yang sesuai berdasarkan jenis data dan kebutuhan bisnis yang berbeda. Misalnya, data gambar cenderung menggunakan CNN, sedangkan data teks mungkin lebih cocok menggunakan RNN atau Naive Bayes. Namun, klasifikasi produk Taobao adalah masalah klasifikasi multi-label yang kompleks, jadi dalam praktiknya mungkin perlu menggabungkan beberapa algoritme atau bahkan menyesuaikan model pembelajaran mendalam untuk mencapai efek klasifikasi terbaik.

FAQ Terkait:

1. Algoritma apa yang digunakan untuk mengklasifikasikan produk Taobao?

Klasifikasi produk Taobao menggunakan berbagai algoritma untuk membantu pengguna menemukan produk yang mereka minati dengan cepat. Ini termasuk namun tidak terbatas pada: algoritme klasifikasi teks, algoritme pemfilteran kolaboratif, algoritme rekomendasi berbasis tag, algoritme rekomendasi berbasis perilaku pengguna, dll. Algoritme ini mengklasifikasikan produk ke dalam kategori berbeda dengan menganalisis deskripsi teks, riwayat pembelian pengguna, ulasan, dan data perilaku lainnya.

2. Bagaimana cara mencapai rekomendasi yang akurat untuk klasifikasi produk Taobao?

Rekomendasi akurat untuk kategori produk Taobao dicapai melalui analisis mendalam dan penggalian data perilaku pengguna. Taobao akan memahami minat dan kebutuhan pengguna berdasarkan catatan riwayat pembelian pengguna, kebiasaan browsing, kata kunci pencarian, dan informasi lainnya, serta merekomendasikan produk yang terkait dengan minat pengguna berdasarkan data tersebut. Algoritme rekomendasi yang dipersonalisasi ini dapat meningkatkan pengalaman berbelanja pengguna dan memudahkan pengguna menemukan produk yang benar-benar mereka minati.

3. Apa tantangan algoritma klasifikasi produk Taobao?

Algoritme klasifikasi produk Taobao menghadapi beberapa tantangan, seperti: ketersebaran data, masalah cold start, produk abu-abu, produk ekor panjang, dll. Ketersebaran data berarti bahwa dalam matriks item pengguna, banyak informasi interaktif antara pengguna dan item yang hilang, yang akan berdampak tertentu pada efektivitas algoritma klasifikasi. Masalah cold start mengacu pada situasi di mana pengguna baru atau produk baru tidak memiliki data historis yang cukup untuk klasifikasi yang akurat. Barang abu-abu mengacu pada barang-barang perbatasan yang sulit untuk algoritma klasifikasi karena memiliki standar klasifikasi yang tidak jelas. Produk ekor panjang mengacu pada produk dengan volume penjualan rendah dan variasi produk yang luas. Kurangnya data perilaku pengguna untuk produk ini membuat algoritme klasifikasi menghadapi tantangan yang lebih besar saat mengklasifikasikannya. Algoritme klasifikasi produk Taobao perlu mengatasi tantangan ini untuk memberikan rekomendasi produk yang lebih akurat dan personal.

Saya harap artikel ini dapat membantu Anda lebih memahami prinsip algoritma dan tantangan teknis di balik klasifikasi produk Taobao. Editor Downcodes akan terus memberikan Anda lebih banyak konten menarik!