Aprenda a construir um sistema de recomendação eficaz utilizando grafos bipartidos e dados de interação de usuários. Este artigo oferece um guia passo a passo sobre a construção do grafo, análise estatística e lógica por trás da recomendação baseada em co-visitação.

Recomendação baseada em Co-Visitation

Este artigo aborda em detalhes um exemplo prático de como fazer uma recomendação baseada em co-visitation, utilizando um dataset público do Pinterest.

  • A recomendação baseada em co-visitation é uma técnica utilizada para fazer recomendações personalizadas com base nos padrões de visitação dos usuários.
  • O Pinterest é uma rede social onde os usuários podem salvar imagens e vídeos que gostam em quadros pessoais de interesse.
  • O objetivo é utilizar os dados de interação dos usuários do Pinterest para fazer recomendações do tipo ‘quem viu este item também viu’.

Contexto e Dataset

O exemplo utiliza um dataset público do Pinterest, uma rede social na qual os usuários podem salvar (pin) imagens e vídeos que gostam em quadros pessoais de interesse. O dataset contém as seguintes informações: userId, itemId e rating.

  • O dataset público do Pinterest contém informações sobre a interação dos usuários, incluindo a identificação única do usuário, a identificação única do item (imagem/vídeo) e uma indicação de que o usuário salvou o item.
  • A utilização de datasets reais em exemplos práticos ajuda a contextualizar e aplicar conceitos teóricos em situações do mundo real.
  • A análise de dados de interação dos usuários pode fornecer insights valiosos para a criação de recomendações personalizadas.

Importação de bibliotecas

Para a construção do grafo bipartido e análise, é utilizada a biblioteca NetworkX do Python, que contém diversos algoritmos prontos para análise de grafos e é bastante utilizada para pesquisas envolvendo teoria dos grafos.

  • A biblioteca NetworkX do Python oferece uma ampla gama de funcionalidades para a análise de grafos, o que a torna uma ferramenta poderosa para a aplicação de técnicas de recomendação baseada em co-visitation.
  • A utilização de bibliotecas de código aberto, como o NetworkX, demonstra a aplicação prática de algoritmos e estruturas de dados em contextos reais de análise de dados.
  • A importação de bibliotecas externas para análise de dados é uma prática comum e eficiente na comunidade de ciência de dados e análise de dados.

Carregando o dataset

O dataset é carregado em um DataFrame do Pandas com as colunas mencionadas anteriormente (userId, itemId e rating). Para diferenciar se o identificador refere-se a um usuário ou item no grafo bipartido, é concatenada a letra ‘U’ ou ‘I’, respectivamente, no começo do identificador.

  • O uso do Pandas para carregar e manipular o dataset demonstra a aplicação de ferramentas específicas para análise de dados em Python.
  • A diferenciação entre usuários e itens no grafo bipartido é uma etapa importante para a construção de recomendações personalizadas baseadas em co-visitation.
  • A manipulação de dados em Python, utilizando ferramentas como o Pandas, é uma habilidade essencial para profissionais de ciência de dados e análise de dados.

Estatísticas Básicas do Dataset

Antes de construir o grafo, é interessante analisar algumas estatísticas básicas sobre o dataset. Isso permite ter uma noção da quantidade de nós e arestas que o grafo bipartido terá. Nesse caso, são aproximadamente: 55 mil usuários, 10 mil itens e 1,4 milhão de interações (salvamentos de itens).

  • O dataset analisado contém informações sobre a interação entre usuários e itens.
  • A quantidade de usuários no dataset é de aproximadamente 55 mil, fornecendo uma ampla amostra de comportamentos.
  • Há cerca de 10 mil itens no dataset, abrangendo uma variedade de opções para os usuários interagirem.
  • O número de interações registradas, totalizando 1,4 milhão, destaca a intensa atividade dentro do dataset.

Construção do Grafo Bipartido

A construção do grafo bipartido é realizada utilizando a biblioteca NetworkX. Primeiramente, um objeto ‘Graph’ vazio é instanciado. Em seguida, são adicionados os nós únicos de itens e usuários, especificando a bipartição a qual pertencem. Por fim, as arestas entre os nós são adicionadas com base nas interações do dataframe, utilizando o método ‘add_weighted_edges_from’.

  • O grafo bipartido é uma representação eficaz das interações entre usuários e itens, permitindo análises mais complexas.
  • A biblioteca NetworkX é uma ferramenta poderosa para a construção e análise de grafos em Python.
  • A bipartição dos nós em ‘item’ e ‘user’ permite uma organização clara do grafo, facilitando a análise e visualização.
  • A adição das arestas baseadas nas interações do dataframe cria uma representação fiel das conexões entre usuários e itens.

Análise do Grafo

Após a construção, é possível extrair algumas estatísticas diretamente, como o número de nós e arestas. Perceba que esses valores condizem com as estatísticas calculadas anteriormente no dataframe, validando a construção do grafo bipartido.

  • A análise do grafo fornece insights valiosos sobre a estrutura e interconexões dos usuários e itens.
  • O número de nós e arestas reflete a complexidade das interações dentro do grafo bipartido.
  • A validação das estatísticas do grafo com os dados do dataframe confirma a precisão da construção do grafo bipartido.

Construção do Grafo Bipartido

O primeiro passo para a criação de um sistema de recomendação baseado em co-visitação é a construção de um grafo bipartido. Nesse contexto, o grafo representa a interação entre usuários e itens, onde os nós são divididos em duas categorias: usuários e itens. Essa estrutura é fundamental para compreender as relações entre os elementos e identificar padrões de comportamento.

  • Um grafo bipartido é uma representação visual de dados que apresenta conexões entre dois conjuntos distintos de elementos
  • Essa estrutura é eficaz para identificar padrões de comportamento e relações entre usuários e itens
  • Permite a análise das interações entre os elementos, facilitando a criação de recomendações personalizadas

Lógica da Recomendação

Após a construção do grafo bipartido, é essencial definir a lógica da recomendação, que consiste em identificar os itens que os usuários visualizaram em conjunto. Para isso, é necessário seguir um conjunto de etapas que envolvem a seleção de um item como ‘semente’, a identificação dos vizinhos desse item e a ordenação dos itens mais recomendados com base na frequência de aparecimento.

  • A lógica da recomendação se baseia na identificação dos itens visualizados em conjunto pelos usuários
  • Envolve a definição de um item ‘semente’ e a identificação de seus vizinhos para gerar recomendações personalizadas
  • A ordenação dos itens recomendados é realizada com base na frequência de aparecimento na lista de recomendação

Exemplo de Implementação em Código

A implementação da lógica da recomendação pode ser realizada por meio de código, que permite a extração de insights a partir do grafo bipartido. O exemplo apresentado demonstra como obter recomendações ordenadas pela popularidade entre os usuários que interagiram com um item específico, evidenciando a aplicação prática dos conceitos de teoria dos grafos em sistemas de recomendação.

  • A implementação em código permite a aplicação prática dos conceitos de teoria dos grafos em sistemas de recomendação
  • Demonstra a obtenção de recomendações personalizadas com base na interação dos usuários com itens específicos
  • Destaca a importância da análise de dados de interação para a geração de insights e recomendações assertivas

Considerações Finais

O artigo detalhou passo a passo a construção de um sistema de recomendação baseado em co-visitação utilizando grafos bipartidos, a partir de um dataset público do Pinterest. Além disso, ressaltou a possibilidade de estender o modelo, incluindo mais dados ou testando diferentes algoritmos e métricas para aprimorar as recomendações. Dessa forma, evidenciou-se a aplicação prática dos conceitos apresentados e a relevância da análise de interações para a geração de recomendações personalizadas e assertivas.

  • O artigo detalhou a construção de um sistema de recomendação baseado em co-visitação utilizando grafos bipartidos
  • Destacou a possibilidade de expansão do modelo, incluindo mais dados e testando diferentes algoritmos e métricas
  • Evidenciou a relevância da análise de interações para a geração de recomendações personalizadas e assertivas

Conclusão

Ao compreender a construção de um sistema de recomendação baseado em co-visitação, é possível extrair insights valiosos dos dados de interação dos usuários, resultando em recomendações personalizadas. Este exemplo simples pode ser expandido e aprimorado com a inclusão de mais dados e testes de diferentes algoritmos e métricas para obter recomendações ainda mais precisas.