在人工智能的幫助下打破分析癱瘓
還有什么比找到一件像手套一樣合身的衣服或改變你生活的小工具更好的嗎？或者找到一本新書(shū)、電影或電視節(jié)目來(lái)狂歡觀看，而不必梳理評(píng)論并在多個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行比較？推薦有助于我們找到令人興奮的新內(nèi)容和產(chǎn)品。但是，如果建議可以做得更好呢？如果我們可以利用人工智能輔助的建議來(lái)幫助我們根據(jù)用戶(hù)行為找到專(zhuān)門(mén)為我們量身定制的產(chǎn)品，那會(huì)怎么樣？如果我們能花更少的時(shí)間瀏覽不相關(guān)的內(nèi)容，而花更多的時(shí)間享受我們喜歡的東西呢？
在播客系列“好奇心理論”的第一集中，聽(tīng)眾可以進(jìn)入 新加坡管理大學(xué)最聰明的研究人員的好奇心，計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授Hady Lauw與計(jì)算機(jī)科學(xué)博士畢業(yè)生Truong Quoc Tuan聊天，討論技術(shù)如何定制在線(xiàn)體驗(yàn)。
利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
Hady副教授認(rèn)為，關(guān)鍵在于利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶(hù)偏好。作為研究的一部分，Tuan開(kāi)發(fā)了算法和智能系統(tǒng)，可以提取有關(guān)用戶(hù)對(duì)各種產(chǎn)品的情緒或偏好的信息。
“如果你看看你在網(wǎng)絡(luò)上所做的活動(dòng)，你大部分時(shí)間都需要推薦，”Tuan解釋道。
“推薦系統(tǒng)在看電影、網(wǎng)上購(gòu)物、聽(tīng)音樂(lè)和在社交網(wǎng)絡(luò)上互動(dòng)等活動(dòng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。不同的用戶(hù)有自己的偏好，從某種意義上說(shuō)，它們是獨(dú)一無(wú)二的，我們需要推薦適合他們口味的商品或產(chǎn)品。
今天，過(guò)多的選擇包圍著消費(fèi)者。僅在在線(xiàn)雜貨商RedMart上，Netflix上就有超過(guò)15,000種標(biāo)題，僅在在線(xiàn)雜貨商RedMart上就有700個(gè)“巧克力牛奶”列表，難怪?jǐn)?shù)字一代會(huì)遭受分析癱瘓。
如果你看看你在網(wǎng)絡(luò)上所做的活動(dòng)，你大多數(shù)時(shí)候都需要推薦，然而，提出產(chǎn)品推薦不僅僅是營(yíng)銷(xiāo)人員推銷(xiāo)其品牌的最新產(chǎn)品。計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)開(kāi)發(fā)了復(fù)雜的程序來(lái)分析大量數(shù)據(jù)，以幫助用戶(hù)在在線(xiàn)平臺(tái)上做出決定，并確保選擇滿(mǎn)足他們的需求，Tuan說(shuō)，他的研究興趣包括用戶(hù)分析和個(gè)性化。
此類(lèi)推薦系統(tǒng)利用各種形式的數(shù)據(jù)來(lái)定制推薦。例如，用戶(hù)與產(chǎn)品的交互，例如點(diǎn)擊列表、閱讀商品或過(guò)去購(gòu)買(mǎi)商品，在機(jī)器輔助建議中起著至關(guān)重要的作用。其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)，例如用戶(hù)評(píng)論或產(chǎn)品的描述性?xún)?nèi)容，也有助于匹配。
正如Tuan補(bǔ)充說(shuō)的那樣：“使用用戶(hù)和項(xiàng)目之間的交互數(shù)據(jù)，我們?cè)噲D提取相似性或模式，并推薦類(lèi)似用戶(hù)可能喜歡的項(xiàng)目，即使用戶(hù)以前沒(méi)有接觸過(guò)這些項(xiàng)目。
一種算法適合所有人
技術(shù)支持的推薦系統(tǒng)的美妙之處在于，該算法可以應(yīng)用于不同的產(chǎn)品、行業(yè)、平臺(tái)和市場(chǎng)。與其從頭開(kāi)始建立一個(gè)系統(tǒng)來(lái)推薦電影和另一個(gè)用于快速銷(xiāo)售的時(shí)尚，企業(yè)可能會(huì)在他們的系統(tǒng)中采用通用的配方。
“我的論文的很大一部分集中在設(shè)計(jì)有效的算法上，這些算法依賴(lài)于用戶(hù)和項(xiàng)目之間的主要交互，這些算法是有限的，因?yàn)槲覀冇写罅康捻?xiàng)目，而且大多數(shù)時(shí)候，這些項(xiàng)目不會(huì)暴露給用戶(hù)，”Tuan闡述道，他的論文是關(guān)于從多模態(tài)數(shù)據(jù)建模情緒和偏好。
根據(jù)用戶(hù)過(guò)去的互動(dòng)，推薦系統(tǒng)可以建議客戶(hù)喜歡的項(xiàng)目類(lèi)型。
“我們還需要研究其他形式的互動(dòng)，或者我們稱(chēng)之為這些數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的'模式'的其他形式，比如物品的文本或圖像，或者用戶(hù)的社交關(guān)系。附加信息有助于引導(dǎo)主要交互，為用戶(hù)提供更準(zhǔn)確的建議。
例如，圖像在購(gòu)買(mǎi)時(shí)尚商品方面發(fā)揮著重要作用。根據(jù)用戶(hù)過(guò)去的互動(dòng)，推薦系統(tǒng)可以建議客戶(hù)喜歡的項(xiàng)目類(lèi)型。另一方面，書(shū)籍推薦可以基于項(xiàng)目的文本內(nèi)容，例如其標(biāo)題和摘要。有趣的是，這些系統(tǒng)不僅引入了已經(jīng)流行的選擇。他們讓用戶(hù)接觸到原本不會(huì)出現(xiàn)在他們雷達(dá)上的新項(xiàng)目。
數(shù)據(jù)隱私
盡管推薦系統(tǒng)使數(shù)字公民的生活變得更加輕松，但在數(shù)據(jù)收集中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)隱私問(wèn)題。
“就個(gè)人而言，在某些情況下，我不介意展示其中一些數(shù)據(jù)，”副教授Hady說(shuō)。
“如果它與我正在閱讀的新聞或書(shū)籍有關(guān)，那完全沒(méi)問(wèn)題，因?yàn)樗鼘椭到y(tǒng)推薦更好的新聞，更好的書(shū)籍等等。但可能還有其他一些領(lǐng)域，例如醫(yī)療服務(wù)，我可能會(huì)更加小心地共享此類(lèi)數(shù)據(jù)，即使這意味著我可能會(huì)被推薦一位更好的醫(yī)生。
我相信計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位在畢業(yè)后會(huì)打開(kāi)許多大門(mén)。
最終，Hady副教授認(rèn)為，教育對(duì)于幫助用戶(hù)了解他們的偏好正在被跟蹤至關(guān)重要，并且他們有一些方法來(lái)控制他們的數(shù)據(jù)共享級(jí)別。此外，他指出，研究產(chǎn)生的技術(shù)突破有助于重新定義現(xiàn)有行業(yè)以及我們?cè)谌虻墓ぷ鞣绞健?br />
“大多數(shù)人認(rèn)為博士培訓(xùn)是一扇關(guān)門(mén)，你完成了博士學(xué)位，然后你必須成為一名教授，”段說(shuō)。
“但我相信計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位在畢業(yè)后會(huì)打開(kāi)許多大門(mén)。我們獲得的技能有助于我們推進(jìn)現(xiàn)有知識(shí)，更系統(tǒng)地處理新問(wèn)題，并使想法成為現(xiàn)實(shí)。