ياندكس لافكا تكسر الحلقة المفرغة للتوصيات عبر استكشاف (exploration) مخصّص لكل مستخدم

روى رامِل بويارتشينكوف، المتخصص في تعلّم الآلة بفريق ياندكس لافكا، على منصة Habr كيف تعاملت الخدمة مع مشكلة الحلقة المفرغة للتوصيات، وهي ظاهرة يقع فيها نظام توصية مدرَّب جيدًا أسيرًا لدقته هو.

ما مشكلة التوصيات الجيدة؟

يقول الكاتب إنه كلما زادت دقة النظام في تخمين ما سيضعه المستخدم في سلته، قلّ عرضه لما هو غير مألوف، لأن اقتراح المنتجات المجرَّبة أجدى من حيث المبيعات قصيرة الأجل. ومع مرور الوقت ينغلق نظام التوصية على عادات الشخص الراسخة، ولا يعود يدفعه إلى خارجها حتى حين تتغير اهتماماته. فالنظام ببساطة لا يلاحظ هذه التغيرات، لأنه لا يرصد أي إشارات خارج مجموعة المنتجات المألوفة.

أما محاولة إصلاح الوضع بصورة مباشرة، بإضافة منتجات غير مألوفة إلى نتائج العرض، فتضرّ بالمؤشرات في الغالب: إذ ينخفض حجم المشتريات القريبة حتمًا إذا اقترح النظام على المستخدم ما لا يثق به.

كيف تعمل الآلية الجديدة؟

بنى فريق ياندكس لافكا آلية تدمج المنتجات غير المألوفة لا عشوائيًا، بل بصورة مخصّصة، وتوجّهها إلى المستخدمين الذين تشير الإحصاءات إلى استعدادهم لتجربة شيء جديد.

• تُدمج المنتجات غير المألوفة بصورة مخصّصة، لا بالطريقة نفسها لجميع المستخدمين
• يُحسب لكل مستخدم احتمال فردي لعرض المنتجات الجديدة
• ضبط الفريق «حدّة» الاستكشاف (exploration)، أي التوازن بين خطر عرض منتج جديد غير موفَّق والفائدة المتحققة من توسيع أفق التوصيات
• كاتب المادة هو رامِل بويارتشينكوف، مهندس تعلّم الآلة في ياندكس لافكا

تقوم الفكرة على توجيه الاستكشاف إلى الحالات التي تفوق فيها الفائدة المحتملة من تعريف المستخدم بمنتج جديد الخسارة المرجَّحة في المبيعات قصيرة الأجل، بدلًا من دمج المنتجات الجديدة بالتساوي، وبالتالي بقدر أكبر من المخاطرة، على كامل الجمهور.

لماذا لا تكفي صيغة واحدة لحل المشكلة؟

يُعدّ التوازن بين الاستكشاف (exploration)، أي تجربة عرض شيء جديد على المستخدم مع المجازفة بالدقة، والاستغلال (exploitation)، أي الاعتماد على التفضيلات المجرَّبة، مسألة كلاسيكية يعرفها كل نظام توصية، من خدمات بث الموسيقى إلى الأسواق الإلكترونية. ويمكن وصفها رياضيًا بصورة رسمية، لكن الضبط الصحيح عمليًا يتوقف على خصوصية النشاط التجاري. ففي توصيل البقالة، حيث يُتخذ قرار الشراء بسرعة وبدافع عاطفي، قد يخيّب الاستكشاف المفرط في حدّته المستخدم بمنتج غير مألوف وغير لذيذ، بينما يُبقي الاستكشاف المفرط في حذره النظام حبيس تشكيلة معروفة سلفًا. ولهذا اضطر فريق ياندكس لافكا إلى معايرة حدّة الاستكشاف تجريبيًا، بدلًا من اعتماد حل جاهز شامل.

كيف يبدو الأمر للمستخدم النهائي؟

من وجهة نظر مشتري ياندكس لافكا، لا تظهر التغييرات بصورة مباشرة: فهو يرى بين الحين والآخر في قائمة التوصيات منتجًا لم يشترِه من قبل، وربما لم يبحث عنه أصلًا. لكن وراء هذا العرض الفردي حسابًا لاحتمال استعداد هذا المستخدم تحديدًا لتجربة منتج جديد دون أن يخيب أمله في الخدمة. وهذا التخصيص الدقيق للاستكشاف هو ما يميّز نهج ياندكس لافكا عن مخططات أكثر خشونة تدمج المنتجات الجديدة بالتساوي في الواجهة لجميع المستخدمين بلا استثناء، فتخسر جزءًا من المبيعات لدى من لا يرحّبون بمثل هذه التجارب.

ماذا يعني ذلك؟

تُعدّ هذه الحالة مثالًا لافتًا على كيفية حل مسألة يعرفها كل نظام توصية، وهي التوازن بين الاستكشاف والاستغلال، لا بصيغة مجردة، بل بمعايرة تطبيقية تناسب نشاطًا تجاريًا بعينه ومستخدمًا بعينه. ويتيح تخصيص الاستكشاف توسيع أفق التوصيات دون التضحية بالمبيعات قصيرة الأجل، ويمكن تطبيق هذا النهج خارج نطاق توصيل البقالة بكثير، في أي خدمة يخاطر فيها نظام التوصية بالدوران حول المنتجات المألوفة لدى المستخدم.