La combinaison parfaite de ChatGPT et Python : créer un système de recommandation personnalisé

La combinaison parfaite de ChatGPT et Python : créer un système de recommandation personnalisé

Introduction :

À l'ère actuelle de l'explosion de l'information, les gens s'appuient de plus en plus sur les systèmes de recommandation pour obtenir du contenu et des produits d'intérêt. Le rôle des systèmes de recommandation personnalisés devient de plus en plus important. En analysant les comportements et les préférences historiques des utilisateurs, ils peuvent fournir aux utilisateurs un contenu de recommandation personnalisé et améliorer leur satisfaction et leur fidélité.

Ces dernières années, le développement de modèles de génération de langage a attiré une large attention. Le modèle ChatGPT d'OpenAI est l'un des meilleurs. Ses puissantes capacités de compréhension et de génération du langage en font un outil idéal pour créer des systèmes de recommandation personnalisés.

Cet article expliquera comment utiliser ChatGPT et Python pour créer un prototype de système de recommandation personnalisé et joindra des exemples de code correspondants afin que les lecteurs puissent approfondir leurs recherches et se développer.

1. Collecte et traitement des données

La première tâche dans la création d'un système de recommandation personnalisé consiste à collecter les données comportementales historiques des utilisateurs. Ces données peuvent inclure l’historique de navigation des utilisateurs, les enregistrements d’achats, les notes, etc. Dans cet article, nous prenons comme exemple un système de recommandation de films.

Ce qui suit est un exemple d'un ensemble de données de classification de film simple :

user_id, movie_id, rating
1, 1, 5
1, 2, 4
2, 1, 2
2, 3, 3
...

Vous pouvez utiliser la bibliothèque pandas en Python pour charger et traiter cet ensemble de données, par exemple :

import pandas as pd

data = pd.read_csv('movie_ratings.csv')

2. Entraînement du modèle ChatGPT

Dans le bâtiment un système de recommandation personnalisé, la tâche du modèle ChatGPT est de générer des recommandations de films susceptibles d'intéresser l'utilisateur en fonction de son comportement historique et de ses préférences.

Le processus de formation du modèle ChatGPT peut être implémenté via la bibliothèque de transformateurs en Python. Tout d’abord, nous devons préparer un ensemble de données de conversation pour la formation, qui contient les comportements historiques des utilisateurs et les recommandations correspondantes.

Ce qui suit est un exemple de formation d'un ensemble de données de conversation :

[
    {'user_id': 1, 'message': 'What are some good action movies?', 'response': 'I recommend watching "Avengers: Endgame" and "Mission Impossible: Fallout".'},
    {'user_id': 2, 'message': 'Any romantic comedy recommendations?', 'response': 'You might enjoy "Crazy Rich Asians" and "La La Land".'},
    ...
]

Nous pouvons utiliser cet ensemble de données de conversation pour entraîner le modèle ChatGPT :

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy='epoch',
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=2,
    per_device_eval_batch_size=2,
    delete_checkpoints_on_save=True,
    save_total_limit=1,
    logging_steps=500,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dialogue_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

trainer.train()

3. Recommandation personnalisée

Après avoir entraîné le modèle ChatGPT, nous pouvons l'utiliser pour générer des recommandations de films de personnalité.

Tout d'abord, nous devons obtenir les commentaires de l'utilisateur et les transmettre au modèle ChatGPT pour la génération :

user_input = input("Please enter your message: ")
user_id = get_user_id()  # 获取用户ID

input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

Ensuite, nous pouvons sélectionner les films recommandés les plus pertinents à partir de l'ensemble de données du système de recommandation en fonction des réponses générées par le modèle ChatGPT :

recommendations = get_recommendations(user_id)

# 根据ChatGPT模型的回复，将推荐电影生成成一个列表
recommended_movies = extract_movies_from_response(response)

# 从推荐电影中选择用户可能喜欢的电影
user_movies = select_user_movies(recommended_movies, recommendations)

print("You might like the following movies:")
for movie in user_movies:
    print(movie)

4. Résumé et Outlook

Cet article explique comment utiliser ChatGPT et Python pour créer un prototype de système de recommandation personnalisé et fournit des exemples de code correspondants. Si les systèmes de recommandation personnalisés répondent aux besoins des utilisateurs, ils posent également de nombreux défis, tels que la collecte et le traitement des données, la formation des modèles et l'interprétation des résultats des recommandations.

À l'avenir, nous pourrons encore améliorer le système de recommandation personnalisé, comme l'intégration de davantage d'informations sur les utilisateurs, l'optimisation des stratégies de formation des modèles, l'introduction de données multimodales, etc. Dans le même temps, une modélisation de scènes et une recherche de modèles de recommandation plus complexes peuvent également être menées pour fournir des services de recommandation plus précis et personnalisés.

Références :

1. Radford, A., et al. "Les modèles de langage sont des apprenants multitâches non supervisés." Blog OpenAI (2019).
2. Wolf, T., et al. traitement du langage naturel." préimpression arXiv arXiv:1910.03771 (2019).

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!