Lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari fanidan 2-oraliq nazorat ishi Mavzu: Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirish Savollar

2
Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirish ushbu xatolarni bartaraf etish uchun ma'lumotlarni tozalashning qanday usullaridan foydalanish mumkin?
Ma'lumotlar xatolarini bartaraf etish va tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlar sifatini oshirish uchun ma'lumotlarni o'zgartirish jarayonida turli xil ma'lumotlarni tozalash usullari qo'llanilishi mumkin. Quyida ba'zi umumiy texnik usullar mavjud:

1. 
   Yetishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash:
   

Imputatsiya: etishmayotgan qiymatlarni taxminiy yoki hisoblangan qiymatlar bilan toʻldiring. Bu tegishli foydalanuvchi yoki element uchun mavjud qiymatlarning o'rtacha, median yoki rejimidan foydalanishni o'z ichiga olishi mumkin.
Nolni to'ldirish: Yetishmayotgan qiymatlarni nolga almashtiring, ayniqsa etishmayotgan qiymatlar o'zaro aloqani nazarda tutmaydigan stsenariylarda.

2. 
   Kamchilik bilan kurashish:
   

Matritsani faktorizatsiya qilish: foydalanuvchi va element o'zaro ta'siri matritsasida etishmayotgan qiymatlarni to'ldirish uchun matritsani faktorizatsiya qilish usullarini qo'llang. Singular Value Decomposition (SVD) yoki Alternating Least Squares (ALS) kabi usullar foydali bo'lishi mumkin.
Yashirin fikr-mulohazalarni boshqarish: Ma'lumotlarning kamligini hisobga olgan holda, yashirin fikr-mulohazalarni (masalan, bosishlar yoki ko'rishlar) ijobiy o'zaro ta'sirlar sifatida ko'rib chiqing.

3. 
   Mos kelmaydigan identifikatorlar bilan ishlash:
   

Standartlashtirish: Foydalanuvchi va element identifikatorlari butun ma'lumotlar to'plamida doimiy ravishda kodlangan va standartlashtirilganligiga ishonch hosil qiling. Bu tavsiya jarayonida chalkashlik va xatolardan qochishga yordam beradi.

4. 
   Tenglikni bartaraf etish:
   

Normalizatsiya: egrilikni boshqarish uchun foydalanuvchi va ob'ektning o'zaro ta'siri matritsasini normallashtiring. Bu har bir foydalanuvchining baholarini solishtirish mumkin bo'lishini va turli shkalalar bo'yicha noxolis bo'lishini ta'minlaydi.

5. 
   Baholash shkalasini standartlashtirish:
   

Z-skorni o'zgartirish: umumiy shkalaga keltirish uchun z-ballari yordamida reytinglarni standartlashtiring. Bu, ayniqsa, foydalanuvchilar turli reyting shkalalariga ega bo'lsa foydalidir.

6. 
   Vaqtinchalik mulohazalar:
   

Vaqtga asoslangan filtrlash: eskirgan yoki ahamiyatsiz ma'lumotlarni olib tashlang va vaqtinchalik dinamikani hisobga olish uchun vaqtga asoslangan xususiyatlarni qo'shishni ko'rib chiqing.
Vaqtni bog'lash: Vaqtinchalik naqshlarni qo'lga kiritish uchun ma'lumotlar to'plamini vaqt oraliqlariga bo'ling va ushbu intervallar ichida foydalanuvchi ob'ektlarining o'zaro ta'sirini tahlil qiling.

7. 
   Ma'lumotlar sizib chiqishi bilan ishlash:
   

Ma’lumotlar sizib chiqishini oldini olish uchun o‘qitish va sinov ma’lumotlar to‘plamlari o‘rtasida qat’iy ajratishni ta’minlang. Modelni o'qitish paytida kelajakdagi ma'lumotlardan foydalanishdan saqlaning.

8. 
   Takroriy nusxani olib tashlash:
   

Deduplikatsiya: Modelning foydalanuvchi va ob'ektlar o'zaro ta'sirini tushunishida buzilishlarning oldini olish uchun ma'lumotlar to'plamidan takroriy yozuvlarni aniqlang va olib tashlang.

9. 
   Qo'shimcha funksiyalarni o'z ichiga oladi:
   

Xususiyat muhandisligi: O'rtacha reytinglar, ob'ektlarning mashhurligi yoki foydalanuvchi faolligi darajalari kabi tegishli ma'lumotlarni to'playdigan yangi xususiyatlarni yarating. Ushbu xususiyatlar tavsiya modeli uchun qo'shimcha kontekstni taqdim etishi mumkin.

10. 
    Cheklanganlarni boshqarish:
    

Chiqib ketishni aniqlash: Modelga salbiy ta'sir ko'rsatishi mumkin bo'lgan ma'lumotlardagi chegaralarni aniqlang va boshqaring. Bu statistik usullar yoki chetni aniqlash uchun mashinani o'rganish usullarini o'z ichiga olishi mumkin.

11. 
    Foydalanuvchi profili tugallanishi:
    

Profilni toʻldirish: Foydalanuvchilarni oʻz afzalliklari haqida toʻliqroq maʼlumot berish va tavsiyalar aniqligini oshirish uchun oʻz profillarini toʻldirishga undash.
Ushbu usullar ma'lumotlar to'plamining o'ziga xos xususiyatlari va tavsiyalar tizimining talablari asosida qo'llanilishi mumkin. Ko'pincha turli yondashuvlar bilan tajriba o'tkazish va ularning tavsiyalar sifatiga ta'sirini baholash foydali bo'ladi.

3
Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirishda ma'lumotlar formatini yoki qiymatlarini o'zgartirish uchun ma'lumotlarni o'zgartirishning qanday usullaridan foydalanish mumkin?
Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirganda, tavsiyalar algoritmi talablariga yaxshiroq mos keladigan ma'lumotlar formatini yoki qiymatlarini o'zgartirish uchun turli xil ma'lumotlarni o'zgartirish usullari qo'llanilishi mumkin. Tavsiya qiluvchi tizimlarda qo'llaniladigan ba'zi umumiy ma'lumotlarni o'zgartirish usullari:
1. Normallashtirish / masshtablash:
Maqsad: Raqamli xususiyatlarning o'xshash shkalada bo'lishini ta'minlash, ularning kattaligi tufayli ba'zi xususiyatlarning hukmron bo'lishiga yo'l qo'ymaslik.
Usul: Min-Maks masshtablash yoki Z-skorni normallashtirish kabi usullar ma'lum bir diapazonda yoki o'rtacha 0 atrofida raqamli qiymatlarni o'lchash uchun qo'llanilishi mumkin.
2. Kategorik o'zgaruvchilarni kodlash: Maqsad:Kategoriyali oʻzgaruvchilarni (masalan, foydalanuvchi identifikatorlari, element identifikatorlari) tavsiya algoritmlari tomonidan ishlatilishi mumkin boʻlgan raqamli koʻrinishlarga aylantirish.
Usul: Kategorik o'zgaruvchilarni tavsiya algoritmlari uchun mos formatga aylantirish uchun bir martalik kodlash yoki yorliqli kodlash kabi usullardan foydalanish mumkin.
3.Yo'qotilgan ma'lumotlarni qayta ishlash:
Maqsad: Tavsiya tizimining ishlashiga ta'sir qilishning oldini olish uchun ma'lumotlar to'plamidagi etishmayotgan qiymatlarni ko'rib chiqing.
Usul: Hisoblash (masalan, etishmayotgan qiymatlarni o'rtacha yoki median bilan to'ldirish) yoki matritsani faktorizatsiya qilish kabi ilg'or usullardan foydalanish mumkin.
4. Xususiyat muhandisligi:
Maqsad: Tavsiya algoritmi uchun ko'proq mos ma'lumotlarni olish uchun yangi xususiyatlar yarating yoki mavjudlarini o'zgartiring.
Usul: Masalan, tarixiy o'zaro ta'sirlarga asoslangan foydalanuvchi yoki element profillarini yaratish, reytinglarni yig'ish yoki vaqtinchalik xususiyatlarni birlashtirish.
5. Matnni qayta ishlash (tabiiy tilda ishlov berish - NLP):
Maqsad: Ma'noli xususiyatlarni olish uchun elementlar yoki foydalanuvchi sharhlari bilan bog'liq matnli ma'lumotlarni ishlating.
Usul: Matn ma'lumotlarini qayta ishlash va ko'rsatish uchun matn tokenizatsiyasi, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) yoki so'zlarni joylashtirish (masalan, Word2Vec, GloVe) kabi usullardan foydalanish mumkin.
6. Hajmining qisqarishi:
Maqsad: Hisoblash murakkabligi va potentsial ortiqcha moslamalarni kamaytirish uchun ma'lumotlar to'plamidagi xususiyatlar sonini kamaytiring.
Usul: Asosiy komponentlar tahlili (PCA) yoki Singular Value Decomposition (SVD) kabi usullardan muhim ma'lumotlarni saqlab qolgan holda o'lchamlarni kamaytirish uchun foydalanish mumkin.
7. Vaqtinchalik effektlarni boshqarish:
Maqsad: foydalanuvchi va ob'ektlar o'zaro ta'sirida vaqtinchalik naqshlarni ko'rib chiqing va ushlang.
Usul: Tavsiya modelidagi vaqtinchalik ta'sirlarni hisobga olish uchun vaqt bilan bog'liq xususiyatlarni qo'shing yoki vaqt seriyasini tahlil qilish usullaridan foydalaning.
8. Kesish yoki yig'ish:
Maqsad: doimiy raqamli qiymatlarni diskret qutilarga yoki intervallarga aylantiring.
Usul: Raqamli qiymatlarni diapazonlarga guruhlash uchun biriktirish yoki kesish kabi usullarni qo'llang, bu tavsiyalar algoritmiga naqshlarni aniqlashni osonlashtiradi.
9. Silliqlash va tartibga solish:
Maqsad: foydalanuvchilar o'rtasidagi o'zaro ta'sir matritsalarida siyraklik muammolarini hal qilish.
Usul: Laplasni tekislash yoki tartibga solish shartlarini o'z ichiga olgan usullar siyrak ma'lumotlarni qayta ishlashga yordam beradi va ortiqcha moslamani oldini oladi.
10. Texnik paket:
Maqsad: Umumiy samaradorlikni oshirish uchun bir nechta tavsiya modellaridan bashoratlarni birlashtiring.
Usul: Modellarni yig'ish yoki aralashtirish kabi texnikalar turli tavsiya etilgan modellarning kuchli tomonlarini birlashtirish uchun qo'llanilishi mumkin.
Ma'lumotlarni o'zgartirish usullarini tanlash ma'lumotlarning tabiatiga va ishlab chiqilayotgan tavsiyalar tizimining o'ziga xos talablariga bog'liq. Ko'pincha turli xil o'zgarishlar bilan tajriba o'tkazish va ularning tavsiyalar samaradorligiga ta'sirini baholash foydali bo'ladi.

4