Verbesserung von Empfehlungen mit Multi-Modalen Benutzerinteraktionen

Empfehlungssysteme sind Tools, die Leuten helfen, Dinge zu finden, die ihnen gefallen könnten, wie Produkte, Filme oder Musik. Diese Systeme basieren oft auf Nutzeraktionen, wie Bewertungen oder Käufen, um zu lernen, was die Nutzer mögen. Allerdings interagieren viele Leute auf verschiedene Weise mit diesen Systemen, zum Beispiel indem sie eine Website besuchen oder anrufen. Diese Vielfalt an Interaktionsmethoden nennen wir "multi-modale Nutzerinteraktionen".

Das Problem entsteht, wenn wir versuchen, diese Interaktionen zu nutzen, um Produkte zu empfehlen, besonders wenn einige Nutzer nicht alle verfügbaren Kanäle nutzen. Zum Beispiel kaufen manche vielleicht nur über einen Anruf ein, während andere nur die Website benutzen. Das bedeutet, dass wertvolle Informationen aus den Daten, die wir sammeln, fehlen könnten.

Um dieses Problem anzugehen, haben wir einen Datensatz erstellt, der Informationen über Nutzerinteraktionen über mehrere Kanäle hinweg enthält. Dieser Datensatz kann uns helfen, unsere Empfehlungen zu verbessern, insbesondere in Bereichen, die zuvor nicht viel Beachtung gefunden haben.

#Der Datensatz

Der Datensatz, den wir entwickelt haben, stammt aus einem realen Szenario, konkret von einer Firma, die Versicherungsprodukte verkauft. Versicherungsprodukte können komplex sein, und nicht alle Kunden entscheiden sich, auf die gleiche Weise mit der Firma zu interagieren. Unser Datensatz umfasst:

1. Nutzer-Sitzungen von der Website der Firma, wo Kunden Versicherungsprodukte kaufen können.
2. Transkribierte Gespräche zwischen Nutzern und Versicherungsvertretern am Telefon.
3. Kaufaktionen, die von Nutzern durchgeführt wurden.

Durch das Sammeln dieser Informationen eröffnen wir neue Möglichkeiten zu verstehen, wie Nutzer Versicherungsprodukte auswählen und wie wir ihnen besser Produkte empfehlen können.

#Warum multi-modale Interaktionen wichtig sind

Die meisten früheren Studien haben sich darauf konzentriert, wie Artikel in verschiedenen Formen dargestellt werden können, wie Text, Audio oder Bilder. Diese Studien gehen jedoch oft davon aus, dass alle Informationen während des Trainings und der Empfehlungen verfügbar sind. Diese Annahme trifft in unserem Fall nicht zu, da nicht jeder Nutzer über jeden möglichen Kanal interagiert.

Diese Lücke in der Forschung hebt die Bedeutung hervor, zu studieren, wie man verschiedene Arten von Nutzerinteraktionen sinnvoll kombinieren kann. Neben Klicks auf einer Website beziehen wir auch Gespräche ein, die direkt die Vorlieben und Abneigungen der Nutzer offenbaren können.

Der Versicherungsbereich ist ein kritisches Feld für diese Forschung, da Empfehlungen hier das Leben der Menschen erheblich beeinflussen können. Im Gegensatz zur Empfehlung eines Films oder Buchs haben Versicherungsentscheidungen langfristige Auswirkungen.

#Herausforderungen bei multi-modalen Nutzerinteraktionen

Eine der Hauptschwierigkeiten, mit denen wir bei multi-modalen Nutzerinteraktionen konfrontiert sind, ist, dass nicht alle Nutzer auf die gleiche Weise interagieren. Einige Nutzer rufen vielleicht nur die Versicherungsgesellschaft an, während andere nur die Website nutzen. Wenn wir Empfehlungen abgeben wollen, müssen wir die fehlenden Informationen von denen berücksichtigen, die nicht alle Kanäle nutzen.

Darüber hinaus sind die bestehenden Methoden, die Forscher entwickelt haben, hauptsächlich für Situationen konzipiert, in denen alle Informationen vorhanden sind. Unsere Herausforderung besteht darin, Methoden zu schaffen, die mit den unvollständigen Daten umgehen können, die natürlich entstehen, wenn Nutzer mit verschiedenen Modalitäten interagieren.

#Beiträge unserer Studie

Unsere Arbeit bringt mehrere wichtige Beiträge in diesem Bereich:

1. Echter Datensatz: Wir haben einen Datensatz erstellt und veröffentlicht, der multi-modale Nutzerinteraktionen speziell für die Empfehlung von Versicherungsprodukten widerspiegelt.

2. Benchmarking-Methoden: Wir haben verschiedene Ansätze untersucht, um unterschiedliche Arten von Nutzerinteraktionen für bessere Empfehlungen zu kombinieren.

3. Detaillierte Analyse: Unsere Forschung bietet eine detaillierte Analyse der Ergebnisse und beleuchtet die Herausforderungen, die durch multi-modale Nutzerinteraktionen entstehen.

Indem wir unseren Datensatz und unsere Methoden öffentlich zugänglich machen, hoffen wir, weitere Forschungen in diesem Bereich anzuregen.

#Bestehende Ansätze

Obwohl diese Studie neu ist, baut sie auf einigen bestehenden Methoden für Empfehlungssysteme auf. Die meisten früheren Arbeiten konzentrierten sich entweder darauf, wie man Artikel in verschiedenen Formaten darstellt, oder darauf, wie man Nutzerfeedback aus unterschiedlichen Arten von Interaktionen, wie dem Ansehen oder Kaufen, behandelt. Allerdings gab es nicht viel Fokus auf die Kombination von Nutzerinteraktionen, die auf unterschiedliche Weise stattfinden.

Darüber hinaus erfordern viele bestehende Methoden jederzeit vollständige Informationen. Das ist in realen Szenarien wie unserem unrealistisch, wo fehlende Daten häufig vorkommen.

#Unsere Forschungsfragen

Um unsere Studie zu leiten, haben wir zwei Hauptforschungsfragen formuliert:

1. Wie können wir multi-modale Nutzerinteraktionen am besten darstellen, damit sie effektiv kombiniert werden können?
2. Gibt es wesentliche Beziehungen zwischen den verschiedenen Arten von Nutzerinteraktionen, und kann eine Art von Interaktion uns helfen, von einer anderen zu lernen?

Indem wir diese Fragen beantworten, können wir Einblicke gewinnen, wie verschiedene Arten von Interaktionen genutzt werden können, um Empfehlungssysteme zu verbessern.

#Ergebnisse

Unsere Experimente zeigten, dass multi-modale Nutzerinteraktionen einzigartige Informationen enthalten, die sich gut ergänzen können. In unseren Tests verbesserten sich die empfohlenen Artikel erheblich, wenn wir Informationen aus sowohl Websitzungen als auch Telefonkonversationen kombinierten.

#Nutzerinteraktionen

Bei der Betrachtung der Daten stellten wir fest, dass nicht jeder Nutzer Gespräche oder Websitzungen hatte, bevor er einen Kauf tätigte. Ein erheblicher Teil der Nutzer hatte nur eine Art der Interaktion. Diese fehlenden Daten stellten eine Herausforderung für unsere Analyse dar, hoben aber auch die Notwendigkeit unserer Forschung hervor.

#Wichtige Erkenntnisse

• Ergänzende Informationen: Eine Erkenntnis aus unserer Forschung ist, dass eine Art der Interaktion wertvolle Informationen liefern kann, um das Lernen aus einer anderen Art zu verbessern.

• Modellperformance: Unsere vorgeschlagenen Methoden zeigten eine viel bessere Leistung im Vergleich zu traditionellen Modellen. Das deutet darauf hin, dass die Kombination verschiedener Arten von Interaktionen zu besseren Empfehlungen führen kann.

#Verwandte Arbeiten

Zahlreiche vorherige Studien haben ähnliche Bereiche untersucht, aber die meisten konzentrieren sich darauf, wie Artikel mit verschiedenen Merkmalen dargestellt werden, anstatt sich darauf zu fokussieren, wie Nutzer mit diesen Artikeln interagieren. Darüber hinaus fehlen in bestehenden Datensätzen oft die natürliche Unvollständigkeit, die in der realen Welt auftritt.

#Methodologie

Wir entwickelten mehrere Methoden, um die verschiedenen Arten von Nutzerinteraktionen effektiv zu studieren und zu modellieren. Unser Ansatz bestand darin, Nutzerinteraktionen in einen gemeinsamen Repräsentationsraum zu überführen. Das ermöglicht es dem Modell, auch bei fehlenden Informationen effektiv zu arbeiten.

#Vorgeschlagene Modelle

Wir schlugen drei Arten von Modellen vor:

1. Keyword-Modell: Dieses Modell repräsentiert Gespräche mit Schlüsselwörtern, die aus dem Text extrahiert werden. Es hilft, zentrale Ideen innerhalb des Gesprächs zu erfassen, die für Empfehlungen relevant sind.

2. Latent-Feature-Modell: Dieser Ansatz nutzt Text-Embeddings, um Gespräche darzustellen und kombiniert sie mit Aktionscodierungen aus Websitzungen. Das Modell lernt, wie man beide Arten von Informationen miteinander verbindet.

3. Relative Repräsentationsmodell: Dieses Modell vergleicht die latenten Repräsentationen von Gesprächen und Websitzungen und ermöglicht ein flexibleres Verständnis der Nutzerinteraktionen.

Mit diesen Modellen wollen wir die Probleme fehlender Modalitäten angehen und gleichzeitig nützliche Empfehlungen bereitstellen.

#Experimenteller Aufbau

Zur Evaluation teilten wir unsere Daten in Trainings- und Testsets auf. Wir trainierten verschiedene Modelle mit den Trainingsdaten und bewerteten dann ihre Leistung daran, wie gut sie vorhersagen konnten, welche Artikel die Nutzer als nächstes kaufen würden. Wir verwendeten Kennzahlen wie Trefferquote und mittlere durchschnittliche Präzision, um die Genauigkeit unserer Empfehlungen zu bewerten.

#Ergebnisse

Die experimentellen Ergebnisse zeigten eine deutliche Verbesserung bei den Empfehlungen, wenn wir unsere vorgeschlagenen Modelle im Vergleich zu einfacheren Basislinienmodellen verwendeten. Alle Modelle übertrafen den einfachen Ansatz "beliebte" Empfehlungen, der nur Artikel basierend auf früheren Kaufzahlen vorschlug.

#Spezifische Ergebnisse

• Leistung bei verschiedenen Nutzergruppen: Unsere Modelle schnitten unterschiedlich ab, wenn wir Nutzer betrachteten, die nur über Gespräche, nur über Websitzungen oder eine Kombination aus beidem interagierten. Das deutet auf die Wichtigkeit hin, wie Empfehlungen auf das Nutzerverhalten zugeschnitten werden.

• Interaktionen sind wichtig: Verschiedene Modalitäten liefern einzigartige Einblicke, die zu besseren Empfehlungen führen, wenn sie richtig kombiniert werden.

#Bedeutung der Anzahl der Ereignisse

Wir führten auch Analysen durch, wie sich die Anzahl vergangener Interaktionen auf die Modellleistung auswirkt. Generell führte eine höhere Anzahl früherer Ereignisse zu einer besseren Leistung, obwohl diese Wirkung je nach Art der Interaktion (Gespräch vs. Websitzung) variierte.

#Ereignisreihenfolge

Ein weiterer Aspekt, den wir untersuchten, war die Reihenfolge der Ereignisse. Wir mischten die Reihenfolge der Interaktionen, um zu sehen, wie sich das auf die Empfehlungen auswirkte. Unsere Erkenntnisse zeigten, dass die Reihenfolge der Interaktionen von Bedeutung ist und Modelle, die die zeitliche Reihenfolge der Ereignisse nutzen, besser abschnitten.

#Visualisierung der Daten

Wir verwendeten eine Technik namens t-SNE, um zu visualisieren, wie verschiedene Arten von Nutzerinteraktionen in unseren Modellen dargestellt werden. Die Visualisierung zeigte, dass Gespräche und Websitzungen deutlich clusternd, was darauf hindeutet, dass sie verschiedene Details über Nutzerpräferenzen und -verhalten enthalten.

#Fazit

Zusammenfassend bietet unsere Studie einen bedeutenden Beitrag im Bereich der Empfehlungssysteme, indem sie sich auf multi-modale Nutzerinteraktionen konzentriert. Durch die Entwicklung eines echten Datensatzes und die vorgeschlagenen neuen Methoden, um die Herausforderungen fehlender Informationen zu bewältigen, ebnen wir den Weg für verbesserte Empfehlungen, insbesondere in kritischen Bereichen wie der Versicherung.

Unsere Forschung hebt den Wert hervor, verschiedene Arten von Nutzerinteraktionen zu integrieren, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen. Als nächsten Schritt planen wir, mehr darüber zu erforschen, wie der Kontext Empfehlungen beeinflusst, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Zeit und spezifischen Nutzerkonversationen.

Indem wir weitere Forschung in diesem Bereich fördern, hoffen wir, zu effektiveren und informativen Empfehlungssystemen beizutragen, die den verschiedenen Arten gerecht werden, wie Nutzer mit Dienstleistungen interagieren.