Un nouveau modèle pour comprendre les préférences des consommateurs

Dans le monde d'aujourd'hui, les plateformes en ligne comme les réseaux sociaux et les sites d'avis sont super importants pour comprendre les Préférences des consommateurs. Avec toutes les infos disponibles, les utilisateurs galèrent souvent à trouver le contenu et les services qu'ils veulent. Les systèmes de recommandation aident à résoudre ce problème en suggérant du contenu personnalisé selon les goûts des utilisateurs. Pour créer des recommandations précises, ces systèmes doivent comprendre ce que chaque utilisateur aime, en tenant compte de différentes valeurs personnelles.

Les avancées récentes en apprentissage automatique ont rendu possible l'analyse de différents types de données, y compris le texte. Un modèle important dans ce domaine est BERT, qui aide à prédire ce que les consommateurs pourraient préférer en fonction du texte qu'ils partagent. Beaucoup de systèmes de recommandation analysent aussi les avis trouvés sur ces plateformes, connus sous le nom de bouche-à-oreille électronique.

De plus, il existe une méthode appelée Apprentissage multimodal, qui combine différents types de données pour faire de meilleures prédictions. Cette méthode est devenue plus populaire, surtout pour analyser des choses comme le texte et les images ensemble. Cependant, il y a encore des défis, notamment pour comprendre comment différents consommateurs se comportent de diverses manières.

Cette étude vise à créer un nouveau modèle qui combine différents types de données, en se concentrant sur la compréhension des préférences des utilisateurs sur les plateformes sociales. Le papier commencera par passer en revue les études existantes, formuler des hypothèses, expliquer la conception du modèle et décrire le jeu de données utilisé. Après cela, l'étude analysera la performance du modèle et discutera des résultats et des défis rencontrés.

#Contexte

#Mécanisme d’attention

Un aspect clé de l'apprentissage automatique qui a changé le domaine est le mécanisme d'attention. Ce processus permet aux modèles de se concentrer sur des parties spécifiques des données d'entrée, les aidant à mieux comprendre les éléments importants. Par exemple, dans le traitement du langage naturel, cela peut aider un modèle à comprendre les relations entre les mots dans une phrase. Il existe différentes manières d'utiliser l'attention, comme l'auto-attention et l'attention source-cible, chacune ayant des objectifs spécifiques.

Le mécanisme d'attention a été essentiel pour créer des modèles comme les Transformers. Les Transformers comprennent une structure d'encodeur et de décodeur, ce qui permet de traiter les données d'entrée en parallèle, rendant le tout plus efficace. La fonction d'attention multi-têtes des Transformers permet d'avoir plusieurs focalisations sur différentes entrées, améliorant considérablement la compréhension du modèle.

#BERT et traitement du langage naturel

BERT, un modèle notable dans le traitement du langage naturel, utilise le mécanisme d'attention pour mieux comprendre le texte. Il s'attaque à l'ambiguïté présente dans le langage, où le sens des mots peut changer selon le contexte. BERT crée des représentations de mots profondément contextualisées, améliorant la façon dont les mots sont interprétés dans les phrases.

Le modèle fonctionne avec une tokenisation de longueur fixe, ce qui aide à gérer différentes longueurs de données d'entrée. Il inclut aussi une sortie de pooler, souvent utilisée dans différentes applications, comme la prévision de la fidélité des utilisateurs basée sur les textes d'avis.

#Apprentissage multimodal

L'apprentissage multimodal a connu des avancées principalement dans des domaines comme la traduction automatique et la vision par ordinateur. Cette approche extrait des caractéristiques de divers types de données, permettant au modèle d'apprendre et de les fusionner pour de meilleures prédictions. Il y a deux processus principaux pour cela : la fusion précoce, où les types de données sont combinés à un stade précoce, et la fusion tardive, où les prédictions de différents classificateurs sont fusionnées.

Certaines études ont démontré que l'apprentissage multimodal améliore la précision en utilisant des informations qu'un seul type de données ne pourrait pas fournir. Cette méthode a trouvé des applications dans divers domaines, y compris la classification des activités sur les réseaux sociaux et l'analyse des avis des clients.

#Préférences des consommateurs et Contenu Généré par les Utilisateurs

Les préférences des consommateurs varient souvent significativement en raison des différences démographiques et d'autres facteurs. Le contenu généré par les utilisateurs, comme les avis, peut fournir des aperçus sur ces préférences. La recherche montre qu'analyser ce contenu peut aider à améliorer les recommandations de produits.

Malgré les informations utiles tirées du contenu généré par les utilisateurs, de nombreuses études se sont basées sur des données unimodales, comme uniquement le texte. En élargissant ces études pour inclure l'apprentissage multimodal, on a le potentiel d'obtenir des prédictions encore plus précises.

#Écart de recherche et objectif

Malgré les progrès en apprentissage automatique, il reste des lacunes dans son application en marketing. Les modèles actuels, comme BERT, sont bons pour extraire du sens du texte mais n'incorporent pas de contextes plus larges comme les données démographiques des consommateurs. Cette étude vise à combler cette lacune en développant un nouveau modèle multimodal qui combine des données textuelles et démographiques pour mieux comprendre le comportement des consommateurs.

L'étude propose plusieurs hypothèses à tester :

1. Le modèle sensible au contexte améliorera significativement la précision des prédictions par rapport aux modèles de référence.
2. Les prédictions dans la catégorie vie nocturne seront généralement moins précises en raison de ses caractéristiques diverses.
3. Adamax, en tant qu'optimiseur, donnera de meilleures performances par rapport aux autres dans des scénarios d'entraînement clairsemés.
4. Des modèles pré-entraînés plus grands et plus récents amélioreront la précision des prédictions.
5. Moins de tokens dans l'entrée textuelle entraîneront une précision de prédiction inférieure.

#Conception du modèle

Le modèle proposé est conçu pour traiter à la fois des données textuelles et tabulaires dans un seul cadre. Il se compose de trois parties principales : le sous-réseau X1 pour les données textuelles, le sous-réseau X2 pour les données tabulaires et le sous-réseau de sortie qui combine les résultats.

#Traitement des données textuelles

Le sous-réseau X1 utilise BERT et un tokenizer pour extraire des représentations significatives à partir des données textuelles. Au lieu de se fier uniquement à la sortie du pooler, ce modèle utilise la dernière couche cachée de BERT pour capturer des informations plus détaillées à partir du texte.

#Traitement des données tabulaires

Le sous-réseau X2 traite des données démographiques et de style de vie sans traitement lourd, permettant au modèle de conserver des informations essentielles. Ces données sont ensuite envoyées au sous-réseau de sortie, qui fusionne les sorties des deux sous-réseaux et génère des prédictions.

#Intégration du mécanisme d’attention

Pour garantir un apprentissage efficace, le sous-réseau de sortie utilise un encodeur Transformer d'attention croisée, lui permettant de considérer les relations entre différentes modalités. Cette conception devrait permettre une précision de prédiction élevée sans avoir besoin de fusionner les caractéristiques à un stade précoce, car elle peut capturer les connexions entre différents types de données plus efficacement.

#Description des données

Pour tester le modèle proposé, des données de log comportemental avec des informations textuelles et tabulaires sont nécessaires. L'étude utilise le jeu de données ouvert Yelp, qui inclut des avis d'utilisateurs, des profils et des détails de lieux. Au total, 10 000 publications ont été échantillonnées dans différentes catégories, en se concentrant sur les restaurants, la vie nocturne et les cafés.

Chaque entrée de données se compose de variables textuelles et tabulaires, avec une variable cible normalisée représentant les évaluations des utilisateurs sur une échelle de 1 à 5 étoiles. Le jeu de données est divisé en sous-ensembles d'entraînement, de validation et de test, permettant une analyse complète.

#Résultats et discussion

#Comparaison des modèles

L'étude compare le modèle sensible au contexte proposé à divers autres modèles, y compris des modèles unimodaux et multimodaux traditionnels. Le modèle sensible au contexte montre la meilleure précision de prédiction dans tous les tests de catégories. Bien que le modèle de fusion de contexte fonctionne bien, il ne surpasse pas la simplicité et l'efficacité de l'approche sensible au contexte.

#Impact des catégories

L'analyse met en évidence que la catégorie vie nocturne a tendance à avoir une précision de prédiction plus faible par rapport aux restaurants. Cette tendance peut être liée à la nature variée des établissements dans la catégorie vie nocturne. Néanmoins, la performance globale du modèle souligne l'importance de prendre en compte plusieurs types de données pour faire des prédictions précises.

#Performance de l’optimiseur

En ce qui concerne l'optimiseur, Adamax surpasse les autres, gérant efficacement les complexités du réseau neuronal. À mesure que l'entraînement progresse, Adamax continue de minimiser la perte lorsque d'autres optimiseurs atteignent un plateau. Cette découverte souligne l'importance de l'optimiseur dans des structures de modèles compliquées.

#Effet des modèles pré-entraînés

Tester différents modèles pré-entraînés révèle que les modèles plus grands et plus avancés, comme BERT-Large et RoBERTa, améliorent considérablement la précision des prédictions. Cependant, des modèles plus simples peuvent encore bien fonctionner dans certains contextes, soulignant la nécessité d'une sélection soigneuse en fonction des exigences spécifiques de la tâche.

#Impact du nombre de tokens

L'étude examine également comment le nombre de tokens dans les entrées textuelles affecte la précision des prédictions. Étonnamment, plus de tokens ne se traduisent pas toujours par de meilleures prédictions. Dans certaines catégories, moins de tokens ont fourni des résultats plus clairs et plus précis, tandis qu'un excès de texte embrouillait parfois la capacité du modèle à discerner des informations critiques.

#Conclusion

Cette étude propose un nouveau modèle d'apprentissage profond multimodal qui combine efficacement les avis des utilisateurs avec des données démographiques pour améliorer la compréhension des préférences des consommateurs. Le modèle a systématiquement surpassé divers modèles de référence dans toutes les catégories testées, montrant la valeur de l'intégration d'informations contextuelles et de Mécanismes d'attention.

Malgré ses succès, le modèle fait face à des défis, notamment en ce qui concerne les limites computationnelles et la gestion de grands nombres de tokens. Des améliorations futures et l'exploration de différentes approches fourniront d'autres aperçus sur le développement de systèmes de recommandation encore plus efficaces qui répondent aux besoins des consommateurs.

L'étude tient promesse pour des applications plus larges où comprendre le comportement des consommateurs est crucial, ouvrant la voie à des recommandations de contenu plus personnalisées et précises dans divers secteurs.