Criar recomendações de filmes personalizadas

Neste tutorial, vamos usar o conjunto de dados Movielens para demonstrar como fazer upload do seu catálogo de produtos e eventos do usuário no AI Commerce Search e treinar um modelo personalizado de recomendação de produtos. O conjunto de dados Movielens contém um catálogo de filmes (produtos) e classificações de filmes do usuário (eventos do usuário).

Trataremos cada classificação positiva de filme (classificação >= 4) como um evento de visualização da página do produto. Vamos treinar um modelo de recomendação do tipo "Outros vídeos que talvez você goste" que fará recomendações de filmes com base em qualquer usuário ou em um filme semente no nosso conjunto de dados.

Tempo estimado:

• Etapas iniciais para iniciar o treinamento do modelo: aproximadamente 1,5 hora.
• Aguardando o treinamento do modelo: aproximadamente 2 dias.
• Avaliação das previsões do modelo e limpeza: aproximadamente 30 minutos.

Objetivos

• Saiba como importar dados de produtos e eventos do usuário do BigQuery para a Pesquisa de e-commerce com IA.
• Treine e avalie modelos de recomendação.

Custos

Neste tutorial, usamos componentes faturáveis do Google Cloud, incluindo:

• Cloud Storage
• BigQuery
• AI Commerce Search

Para mais informações sobre os custos do Cloud Storage, consulte a página Preços do Cloud Storage.

Para mais informações sobre os custos do BigQuery, consulte a página de preços.

Para mais informações sobre os custos do AI Commerce Search, consulte a página de preços do AI Commerce Search.

Antes de começar

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Preparar o conjunto de dados

Abra o console doGoogle Cloud e selecione seu projeto Google Cloud . Anote o ID do projeto no card Informações do projeto na página do painel. Você precisará do ID do projeto para as etapas a seguir. Em seguida, clique no botão Ativar o Cloud Shell na parte de cima do console.

Uma sessão do Cloud Shell é aberta em um novo frame na parte de baixo do console Google Cloud e exibe um prompt de linha de comando.

Importar o conjunto de dados

1. Use o Cloud Shell para fazer o download do conjunto de dados de origem e descompactá-lo:

   wget https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest.zip
   unzip ml-latest.zip
   

2. Crie um bucket do Cloud Storage e faça o upload dos dados para ele:

   gcloud storage buckets create gs://PROJECT_ID-movielens-data
   gcloud storage cp ml-latest/movies.csv ml-latest/ratings.csv \
     gs://PROJECT_ID-movielens-data
   

3. Crie um conjunto de dados do BigQuery:

   bq mk movielens
   

4. Carregue movies.csv em uma nova tabela do BigQuery de filmes:

   bq load --skip_leading_rows=1 movielens.movies \
     gs://PROJECT_ID-movielens-data/movies.csv \
     movieId:integer,title,genres
   

5. Carregue ratings.csv em uma nova tabela de classificações do BigQuery:

   bq load --skip_leading_rows=1 movielens.ratings \
     gs://PROJECT_ID-movielens-data/ratings.csv \
     userId:integer,movieId:integer,rating:float,time:timestamp
   

Criar visualizações do BigQuery

1. Crie uma visualização que converta a tabela "filmes" no esquema do catálogo de produtos de varejo:

   bq mk --project_id=PROJECT_ID \
    --use_legacy_sql=false \
    --view '
    SELECT
      CAST(movieId AS string) AS id,
      SUBSTR(title, 0, 128) AS title,
      SPLIT(genres, "|") AS categories
    FROM `PROJECT_ID.movielens.movies`' \
   movielens.products
   

   Agora a nova visualização tem o esquema esperado pela AI Commerce Search. Em seguida, na barra lateral esquerda, escolha BIG DATA -> BigQuery. Em seguida, na barra do explorador à esquerda, expanda o nome do projeto e selecione movielens -> products para abrir a página de consulta dessa visualização.

   

2. Agora, converta as classificações de filmes em eventos do usuário. Também vamos:

   • Ignorar classificações negativas de filmes (<4>)
   • Trate todas as classificações positivas como um evento de visualização da página do produto (detail-page-view).
   • Redimensione a linha do tempo Movielens para os últimos 90 dias. Fazemos isso por dois motivos:
     • A API AI Commerce Search exige que os eventos do usuário não sejam anteriores a 2015. As classificações do Movielens remontam a 1995.
     • O AI Commerce Search usa os eventos do usuário dos últimos 90 dias ao veicular solicitações de previsão para um usuário. Parece que cada usuário tem eventos recentes quando fazemos previsões para qualquer usuário posteriormente.

   Crie uma visualização do BigQuery. O comando a seguir usa uma consulta SQL que atende aos requisitos de conversão listados anteriormente.

   bq mk --project_id=PROJECT_ID \
    --use_legacy_sql=false \
    --view '
    WITH t AS (
      SELECT
        MIN(UNIX_SECONDS(time)) AS old_start,
        MAX(UNIX_SECONDS(time)) AS old_end,
        UNIX_SECONDS(TIMESTAMP_SUB(
          CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 90 DAY)) AS new_start,
        UNIX_SECONDS(CURRENT_TIMESTAMP()) AS new_end
      FROM `PROJECT_ID.movielens.ratings`)
    SELECT
      CAST(userId AS STRING) AS visitorId,
      "detail-page-view" AS eventType,
      FORMAT_TIMESTAMP(
        "%Y-%m-%dT%X%Ez",
        TIMESTAMP_SECONDS(CAST(
          (t.new_start + (UNIX_SECONDS(time) - t.old_start) *
            (t.new_end - t.new_start) / (t.old_end - t.old_start))
        AS int64))) AS eventTime,
      [STRUCT(STRUCT(movieId AS id) AS product)] AS productDetails,
    FROM `PROJECT_ID.movielens.ratings`, t
    WHERE rating >= 4' \
   movielens.user_events
   

Importar catálogo de produtos e eventos do usuário

Agora estamos prontos para importar o catálogo de produtos e os dados de eventos do usuário para o AI Commerce Search.

1. Ative a API AI Commerce Search no seu projeto do Google Cloud .

   ATIVAR A API

2. Clique em Primeiros passos.

3. Acesse a página Dados no console da Pesquisa de comércio com IA no Gemini Enterprise for Customer Experience.
   
   Acessar a página "Dados"

4. Clique em Importar.

Importar catálogo de produtos

1. Preencha o formulário para importar produtos da visualização do BigQuery que você criou anteriormente:

   • Selecione o tipo de importação: Product Catalog.
   • Selecione o nome da ramificação padrão.
   • Selecione a fonte dos dados: BigQuery.
   • Selecione o esquema dos dados: Esquema de produto de varejo.

   • Insira o nome da visualização de produtos do BigQuery que você criou antes (PROJECT_ID.movielens.products).

     Observação: o nome da visualização do BigQuery é obtido do ID da visualização substituindo os dois-pontos (:) por um ponto (.). Para encontrar o ID da visualização, acesse a página BIG DATA -> BigQuery, selecione sua visualização no menu à esquerda e acesse a guia DETALHES.

2. Clique em Importar.

   Observação :a ativação completa da API AI Commerce Search pode levar alguns minutos. Se ela não for concluída, um erro poderá aparecer nesta etapa. Se isso acontecer, tente novamente alguns minutos depois.

3. Aguarde até que todos os produtos sejam importados, o que deve levar de 5 a 10 minutos.

   É possível verificar a atividade de importação para o status da operação. Quando a importação for concluída, o status da operação de importação será alterado para Concluído.

   

Importar eventos do usuário

1. Importe a visualização user_events do BigQuery:

   • Selecione o tipo de importação: Eventos do usuário.
   • Selecione a fonte dos dados: BigQuery.
   • Selecione o esquema dos dados: Esquema de eventos do usuário de varejo.
   • Insira o nome da visualização user_events do BigQuery que você criou anteriormente.

2. Clique em Importar.

3. Aguarde até que pelo menos um milhão de eventos tenham sido importados antes de prosseguir para a próxima etapa, a fim de atender aos requisitos de dados para treinar um novo modelo.

   É possível verificar a atividade de importação do status da operação. O processo leva cerca de uma hora para ser concluído.

   

Treinar e avaliar modelos de recomendação

Siga estas instruções sobre treinamento e avaliação de modelos de recomendação.

Criar um modelo de recomendação

1. Acesse a página Modelos no console da Pesquisa de comércio com IA no Gemini Enterprise for Customer Experience.
   
   Acessar a página "Modelos"

2. Clique em Criar modelo.

   • Dê um nome ao modelo.
   • Selecione Outros itens que você pode gostar como o tipo de modelo.
   • Escolha Taxa de cliques (CTR) como o objetivo de negócio.

3. Clique em Criar.

   

   Seu novo modelo começa o treinamento.

   

Criar uma configuração de exibição

1. Acesse a página Configurações de exibição no console da Pesquisa de comércio com IA no Gemini Enterprise for Customer Experience.
   
   Acessar a página "Configurações de veiculação"

2. Clique em Criar configuração de veiculação:

   • Selecione Recomendação.
   • Dê um nome à configuração de veiculação.
   • Selecione o modelo que você criou.

3. Clique em Criar.

Aguarde até que o modelo esteja "Pronto para consulta"

Leva cerca de dois dias para que o modelo seja treinado e esteja pronto para consulta.

Para conferir o status, clique na configuração de veiculação criada na página "Configurações de veiculação".

O campo Modelo pronto para consulta indica Sim quando o processo é concluído.

Recomendações de visualização

Quando o modelo estiver pronto para consulta:

1. Acesse a página Configurações de exibição no console da Pesquisa de comércio com IA no Gemini Enterprise for Customer Experience.
   
   Acessar a página "Configurações de veiculação"
2. Clique no nome da configuração de veiculação para acessar a página de detalhes.
3. Clique na guia *Avaliar.

4. Digite o código do filme, como 4993, para "O Senhor dos Anéis" (2001).

   

5. Clique em Prediction preview para ver a lista de itens recomendados à direita da página.

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

Excluir o projeto

Cuidado: a exclusão de um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto atual para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos nele.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um ID do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja explorar várias arquiteturas, tutoriais e guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda limites da cota.

1. No console Google Cloud , acesse a página Gerenciar recursos.

   Acessar "Gerenciar recursos"

2. Na lista de projetos, selecione o projeto que você quer excluir e clique em Excluir .
3. Na caixa de diálogo, digite o ID do projeto e clique em Encerrar para excluí-lo.

Excluir recursos individuais

1. Acesse a página Configurações de veiculação e exclua a configuração que você criou.

2. Acesse a página Modelos e exclua o modelo.

3. Exclua o conjunto de dados do BigQuery no Cloud Shell:

   bq rm --recursive --dataset movielens
   

4. Exclua o bucket do Cloud Storage e o conteúdo dele:

   gcloud storage rm gs://PROJECT_ID-movielens-data --recursive
   

A seguir

• Implementação do AI Commerce Search