深度强化学习 - 学习个人偏好

主要原则是提前推断用户偏好，从而基于具有相似兴趣的其他用户所偏好的内容得出用户偏好矩阵。用于协同过滤的多层感知器可通过让网络在用户与系统交互时进行学习和适应，来提前准确推断用户偏好。在给定足够数据点的情况下，系统在推断用户偏好方面会变得非常准确，因为具有共性的人往往会聚集在一起。

组织挑战概述

组织需要提供能够为广泛且多样化的人群所使用的服务。一个在程序和语义上都考虑每个人个性化用户偏好的系统是难以定义的。个人偏好可能日复一日地发生变化，或取决于个人所处的生命阶段，这一事实使情况更加复杂。

解决这个问题至关重要，因为以某种方式展示内容可能对特定用户更为可取，但却会引起其他用户的反感，直接影响产品可能达到的用户上限以及用户在平台上花费的时间。现实世界的影响已经显现，社交媒体应用 TikTok 颠覆了 YouTube 和 Instagram 等成熟平台。虽然后述平台使用社交媒体图谱分析来推荐内容，但 TikTok 仅依靠用户提供的信息，并结合计算机视觉、自然语言处理和元数据分析来策划内容。这一策略非常成功，使得该平台的用户留存率超过了竞争对手。

使用传统机器学习来策划内容是一个成熟的理念，随着人工智能框架变得更加普及，该理念后来演变并发展为使用人工神经网络。使用机器学习策划内容的一个早期例子是 Netflix 大奖赛 (https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize)，Netflix 当时征集机器学习模型方案，并向获胜者奖励 1,000,000 美元。后来，这一理念的迭代随着 MovieLens 数据集 (https://movielens.org/) 的出现而得以实现。

当前和未来的平台将需要建立这种使用人工神经网络来重新训练和吸引用户的能力。

可作为 AI 输入的组织数据

可用于 AI 预测的数据源如下：

以下提供了通过人工智能结合深度学习方法来实现客户个性化的高层级流程：

1. 来自 CRM 系统的客户元数据（即 Salesforce、Microsoft CRM）
2. 购买记录（即 Amazon、Shopify）
3. 交易时间戳和金额（即PoS系统、Stripe、PayPal）

集成方法论

1. 捕获可以推断用户偏好的用户特征
2. 使用捕获的特征训练深度学习模型
3. 根据特征预测用户的偏好
4. 通过预测用户想看的内容来定制内容
5. 随着用户与在线系统的交互，持续纠正模型，从而随着时间的推移改进系统。

鉴于 Telemus AI™ 负责大部分工作，组织可以专注于业务逻辑，而非技术实现。

组织应用

以下列出了贵组织的其他潜在应用：

• 为用户定制内容以提高购买可能性
• 通过改善用户留存率的服务来确保客户满意度
• 确保内容是新鲜的并且与用户相关

潜在和已实现的收益

Telemus AI™ 是一家总部位于澳大利亚的人工智能公司，为政府和企业提供先进的解决方案。立即联系我们，获取有关如何将 Telemus AI™ 集成到您组织中的免费咨询。