Developerサイトに移行します。見た目やトピックエリアなど更新されますが、開発者に必要とされるコンテンツを引き続き提供していきます。17日はじめに私たちのほぼすべてが、買い物をします。食料品などの基本的な生活必需品から音楽アルバムなどの娯楽商品に至るまで、ありとあらゆるものを購入します。買い物をするときに、私たちは日々の生活で使うものを見つけているだけではありません。特定の社会集団への関心も表現しています。インターネット上のアクションや決定事項は、それぞれの個人の行動プロファイルを形づくります。私たちが商品を購入する場合、その商品には自らを他の商品と似たものにしている性質や、他の商品とは違うものにしている性質がいくつもあります。商品を特徴づけるそのような性質の例には、商品の価格、サイズ、タイプなどが挙げられます。これらの性質を表す数値または列挙値による構造化された属性の他に、構造化されていないテキスト属性もあります。商品説明や顧客レビューのテキストにしても、商品を特徴づける属性となります。手法は、非構造化テキスト属性から意味を抽出する上で大いに役立ちます。して抽出された意味は、行動プロファイルを作成するといったタスクで非常に価値があります。この記事では、テキスト分類を使用して行動プロファイル・モデルを作成する方法の一例を紹介します。利用して、シミュレートした顧客とその商品購入履歴にその行動プロファイル・モデルを適用する方法を説明します。つを顧客に割り当てるモデルを作成します。割り当ての基準とするのは、各顧客が購入する特定の商品とそれに対応するテキストの商品説明です。音楽に関する行動プロファイルのシナリオまずはシナリオを説明します。このシナリオでは、多数の顧客プロファイルが含まれるデータ・セットがあります。それぞれの顧客プロファイルには、その顧客が購入した全商品に関する簡潔な自然言語ベースの説明が含まれています。以下に挙げるのは、ブーツに関する商品説明の例です。業界最新のゴス風ダークウェイブ・サブカルチャー・ファッションを提供しています。皮革のアッパー、前面の靴ひもと互いにクロスしたバックルが足元まで細かくあしらわれたブーツ・シャフト、トレッド付きのアウト・ソール、コンバット風のトウ、そして脱ぎ履きしやすくするためのインサイド・ジップを特徴とします。アウト・ソールにはラバーを採用しています。メンズのバックル・ブーツ。このシナリオで目標とするのは、このような商品説明に基づいて、現在と将来のユーザーのそれぞれを行動プロファイルのいずれかに分類することです。以下に示すように、キュレーターが商品サンプルを使って行動プロファイル、行動モデル、顧客プロファイル、そして最後に顧客の行動プロファイルを作成します。顧客の行動プロファイルを作成する手法の概要クリックして大きなイメージを見る最初のステップでは、キュレーターの役割を担って、システムに各行動プロファイルを理解させます。つの方法は、各商品のサンプルを手作業でシードとしてシステムに提供することです。これらのサンプルが、行動プロファイルを定義できるようにします。このシナリオでは、ユーザーを以下のいずれかの音楽関連の行動プロファイルに分類します。Bollocks」があります。パンクに識別されるその他の商品の例としては、モヒカン刈りなどのヘアスタイルに関連する商品や、ドク・マーテンズのブーツなどのフットウェアに関連する商品を挙げることもできます。プロジェクトからダウンロードすることができます。揃っていることを確認してください。確実な方法となるはずです。ファイルにプロファイル・データが格納されていることに気づくはずです。取り込んで人工的に生成されたものです。この生成プロセスでは、商品説明で単語が出現する頻度が考慮されています。人工的に生成された商品説明を示します。以下の説明は、真の自然言語による説明ではありませんが、実際の状況では真の自然言語になります。つのデータ・ファイルが含まれています。顧客のリストで構成されたファイルです。正しい行動プロファイルとは、正しいことがわかっている行動プロファイルのことです。現実のシナリオではゴス・ユーザーのプロファイル・データを調べて、これらのユーザーが購入している商品が、ユーザーがゴスに分類されることを示しているのを確認します。リストと、そのプロファイルを定義する商品説明のサンプル・セットで構成されたファイルです。実行して、独自にシミュレートしたファイルを生成することもできます。最初に、対象のジャンルを定義するコンテンツをシード・ディレクトリーに取り込む必要があります。それには、カレント・ディレクトリーをシード・ディレクトリーに変更し、任意のファイルを開いて指示を参考にしてください。ファイル内のパラメーターを操作することで、商品説明の長さ、ノイズの量、トレーニング・サンプルの数、その他のパラメーターを変更することができます。使用して、コーパスの単純な用語カウント・ベースの表現を作成するところから始めます。このコーパス・オブジェクトは、商品説明が含まれる文字列の単純なリストです。高度なベクタライザーが他にもあります。重み付けを適用して文書の用語を保管します。頻繁に出現する用語より重くするのに役立ちます。次に、商品説明を個々の単語にトークン化し、用語の辞書を作成します。適合プロセス中にアナライザーによって検出された用語のそれぞれに、固有の整数によるインデックスが割り当てられます。この整数は、生成された行列内の列に対応します。文字からなる単語が破棄されます。いくつかの特徴を出力することで、何がトークン化されたのかを確認することができます。このコマンドは、以下の出力を表示します。u'biting']現行のベクタライザーには、語幹抽出された単語がないことに注意してください。語幹抽出とは、単語の活用形または派生語から共通の語基または原形を取得するプロセスのことです。上記リストの「bigger」という単語の共通の語幹は「big」です。ライブラリーに含まれているようなカスタム・トークナイザーを使用すれば、そのようなトークン化に対処することができます。単語のさまざまな形式ごとに統計的表現をする必要はないことから、必要なトレーニング・サンプルの数を減らすには、語幹抽出などのトークン化プロセスが役立ちます。トレーニングの必要性を下げるには、タイプに関する辞書を使用するといった、他の手法を利用することができます。いった共通語のトークンを作成し、それを説明に追加してから特徴を生成します。すると、あるバンドが説明の中で初めて出現したとしても、モデルはそのバンドを、モデルがパターンを認識している他のバンドと同じように扱います。この記事のシミュレートしたデータの場合には、トレーニングの必要性を下げることについては懸念事項ではないため、次のステップに移って構いません。一連の観測に対して定義することで提示されます。その後、選択されたアルゴリズムは、データに最もよく適合すると同時に既知のデータ・セットに対する誤りを最小限に抑えるモデルを見つけ出そうとします。検証手法が対象を無作為に選ばない場合に備えて、観測を無作為に行うのは常に賢明な考えです。示すようにベクトルをアセンブルします。y_target=np.asarray(y_target)これで、分類子を選択して行動プロファイル・モデルをトレーニングする準備が整いました。その作業に移る前に、念のため、モデルを評価することをお勧めします。することにより、モデルが機能することを確認してから顧客に対してモデルを試すことができます。このシナリオでのような疎なベクトル問題に適した高い認識性能を持つモデルです。このモデルの初期化コードを変更するだけで、別のモデル・タイプに切り替えることができます。この分類子のマップは多数の共通オプションの初期化を設定しているため、このマップを使用して、他のモデル・タイプを試すことができます。以上の可能なカテゴリーから選択する必要がある問題)、これに対応する戦略も指定する必要があります。属する商品の商品説明サンプルで構成される、別のクラスを定義します。最終的には検証の一環として、現在テスト対象になっているデータに対してモデルがトレーニングされていないことを確認しなければなりませんが、それには多重交差検証という手法が一般的に使用されます。つのパスが作成されます。使用してトレーニングを行います。5))完璧な精度を達成できるとは言え、これは、シミュレートされたデータが完璧すぎるという証拠でもあります。当然ながら、実際のシナリオではノイズが入ってくることになります。それは、グループ間を完全に分け隔てる境界が必ずしも存在するとは限らないためです。両方のトレーニング・サンプルに振り分けられる可能性があります。パッケージに含まれるシード・データをさまざまに試してみることで、このようなタイプのノイズについての理解を深めることができます。行動プロファイル・モデルを理解した後は、持っているデータのすべてで、順にモデルをトレーニングすることができます。y_target)行動プロファイル・モデルを試すこの時点で、モデルがどのように機能するのかを調べるために、架空の商品説明を入力してモデルをいろいろと試してみて構いません。返すことに注目してください。行動モデルを顧客に適用するいよいよ、トレーニングしたモデルを、顧客とその顧客が購入した商品の説明に適用します。(c.id,c.type,predicted[0])最後に、精度を計算して、買い物客のプロファイルの作成に成功した頻度を確認します。パーセントになるはずです。これが実際のデータだとすれば、これはかなり高い精度だということになります。モデルを拡張するモデルを作成してテストが完了した今、何百万件もの顧客プロファイルにこのモデルを適用することが可能です。フレームワークを使用すれば、トレーニングされた行動プロファイルをワーカー・ノードに送信することができます。その場合、各ワーカー・ノードが、購入履歴を含む顧客プロファイルのバッチを受け取り、モデルを適用します。その結果を保存した時点で、モデルの適用が完了し、顧客が行動プロファイルに割り当てられます。このようなプロファイルの割り当ては、さまざまな方法で利用できます。カスタマイズされたプロモーションを持つ顧客を対象にすることにしたり、これらのプロファイルを商品推奨システムへの入力として使用したりする場合などが考えられます。すべてのものの出発点です。研究プロジェクトについて学んでください。チュートリアルについて学んでください。提供するポッドキャストを調べてください。パッケージをダウンロードしてください。アクセスして、カスタム・トークナイザーの見事な例を調べてください。科学計算パッケージの最新ビルド。コメントコメントを登録するにはサインインあるいは登録してください。