اهمیت پیش‌بینی رفتار کاربر

پیش‌بینی رفتار یعنی پاسخ به سوالاتی مانند:

• آیا این کاربر در ۷ روز آینده اشتراک خود را لغو می‌کند؟ (Binary Classification)

• کاربر بر روی کدام دسته از محصولات کلیک خواهد کرد؟ (Multiclass Classification)

• مشتری در خرید بعدی خود چقدر هزینه خواهد کرد؟ (Regression)

• چه محصولی را به این کاربر پیشنهاد دهیم که احتمال خریدش بالا باشد؟ (Recommendation)

مفاهیم پایه در ML.NET

قبل از ورود به کدنویسی، باید با چهار رکن اصلی این فریم‌ورک آشنا شوید:

1. MLContext: نقطه شروع هر پروژه. این کلاس مشابه DbContext در Entity Framework عمل کرده و تمام ابزارهای لازم برای بارگذاری داده، آموزش و پیش‌بینی را فراهم می‌کند.

2. DataView: ساختاری برای نگهداری داده‌ها به صورت جدولی (شبیه به DataFrame در پایتون).

3. Transforms: مراحلی که داده‌های خام را به "ویژگی" (Feature) قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌کنند (مانند تبدیل متن به عدد).

4. Estimators & Trainers: الگوریتم‌هایی که با بررسی داده‌ها، الگوها را یاد می‌گیرند.

گام‌های عملی برای پیش‌بینی رفتار کاربر

۱. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها (The Foundation)

یادگیری ماشین بدون داده‌های باکیفیت بی‌معنی است. برای پیش‌بینی رفتار، شما به داده‌های تاریخی (Historical Data) نیاز دارید. این داده‌ها معمولاً شامل موارد زیر هستند:

• ویژگی‌ها (Features): متغیرهای ورودی مانند سن کاربر، تعداد دفعات ورود، زمان سپری شده در سایت، و آخرین خرید.

• برچسب (Label): چیزی که قصد پیش‌بینی آن را داریم (مثلاً ۱ برای خرید، ۰ برای عدم خرید).

نکته مهم: ماشین‌ها زبان فارسی یا متن را نمی‌فهمند. تمام داده‌های متنی باید از طریق فرآیندی به نام Featurization به بردارهای عددی تبدیل شوند.

۲. تعریف مدل‌های داده در #C

در ML.NET، شما باید دو کلاس تعریف کنید: یکی برای ورودی داده‌های کاربر و دیگری برای نتیجه پیش‌بینی.

public class UserBehaviorData
{
    [LoadColumn(0)] public float Age { get; set; }
    [LoadColumn(1)] public float SessionDuration { get; set; }
    [LoadColumn(2)] public float PastPurchases { get; set; }
    [LoadColumn(3)] public bool Label { get; set; } // آیا محصول را خرید؟
}

public class UserPrediction
{
    [ColumnName("PredictedLabel")] public bool Prediction { get; set; }
    public float Probability { get; set; }
    public float Score { get; set; }
}

سناریوهای رایج در رفتارشناسی کاربران

الف) پیش‌بینی ریزش مشتری (Churn Prediction)

این سناریو از نوع Binary Classification است. هدف این است که بفهمیم آیا یک کاربر خاص در حال ترک پلتفرم ماست یا خیر. اگر مدل تشخیص دهد که احتمال ترک کاربر بالاست، سیستم می‌تواند به صورت خودکار یک کد تخفیف برای او ایمیل کند.

الگوریتم پیشنهادی: SdcaLogisticRegression

فرمول ریاضی پشت این پیش‌بینی (تابع سیگموئید) به شکل زیر است:

• $$\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$

در اینجا، $z$ ترکیبی خطی از ویژگی‌های کاربر است که توسط مدل یاد گرفته شده است.

ب) سیستم‌های پیشنهادگر (Recommendation Systems)

• اگر می‌خواهید بر اساس رفتار قبلی کاربر، محصول جدیدی پیشنهاد دهید، از Matrix Factorization استفاده می‌شود. این روش یک ماتریس بزرگ از "کاربر-محصول" را به دو ماتریس کوچک‌تر تقسیم می‌کند تا سلیقه‌های پنهان کاربر را کشف کند.

پیاده‌سازی خط لوله یادگیری (The Pipeline)

ساخت مدل در ML.NET به صورت یک "خط لوله" (Pipeline) انجام می‌شود. در اینجا مثالی از نحوه آموزش مدل برای پیش‌بینی کلیک کاربر آورده شده است:

var mlContext = new MLContext();

// 1. بارگذاری داده‌ها از فایل CSV
IDataView trainingData = mlContext.Data.LoadFromTextFile("users.csv", hasHeader: true, separatorChar: ',');

// 2. پیش‌پردازش و انتخاب الگوریتم
var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Age", "SessionDuration", "PastPurchases")
    .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression(labelColumnName: "Label", featureColumnName: "Features"));

// 3. آموزش مدل (Fit)
var model = pipeline.Fit(trainingData);

// 4. استفاده برای پیش‌بینی تکی
var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(model);
var result = predictionEngine.Predict(new UserBehaviorData { Age = 25, SessionDuration = 450, PastPurchases = 2 });

Console.WriteLine($"احتمال خرید: {result.Probability:P2}");

مقایسه الگوریتم‌های پیش‌بینی رفتار

انتخاب الگوریتم مناسب به نوع داده و هدف شما بستگی دارد. جدول زیر راهنمای سریعی برای شماست:

ارزیابی مدل: از کجا بفهمیم پیش‌بینی دقیق است؟

بعد از آموزش مدل، نباید بلافاصله از آن در محیط عملیاتی استفاده کرد. باید مدل را با داده‌هایی که قبلاً ندیده است، تست کنید. شاخص‌های مهم ارزیابی عبارتند از:

• Accuracy (دقت عمومی): چند درصد از کل پیش‌بینی‌ها درست بوده است؟

• AUC (Area Under Curve): نشان‌دهنده توانایی مدل در تفکیک بین دو کلاس (مثلاً خریدار و غیرخریدار). هر چه به ۱ نزدیک‌تر باشد، عالی است.

• F1 Score: توازن بین دقت (Precision) و بازیابی (Recall). در داده‌هایی که تعداد یک کلاس خیلی کمتر از دیگری است (مثلاً خریداران واقعی معمولاً کم هستند)، این شاخص بسیار حیاتی است.

چالش‌ها و بهترین تجربه‌ها (Best Practices)

1. حفظ حریم خصوصی: هنگام جمع‌آوری رفتار کاربران، باید به قوانین حریم خصوصی (مانند GDPR) پایبند باشید. داده‌های حساس مانند ایمیل یا نام واقعی نباید به عنوان ویژگی وارد مدل شوند.

2. داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data): اگر ۹۹٪ کاربران شما خرید نمی‌کنند و فقط ۱٪ خرید می‌کنند، مدل شما ممکن است "تنبل" شود و همیشه بگوید "کسی نمی‌خرد". در این موارد باید از تکنیک‌های نمونه‌برداری مجدد استفاده کنید.

3. آموزش مداوم: رفتار کاربران در طول زمان تغییر می‌کند (مثلاً در ایام نوروز یا بلک‌فرایدی). مدل شما باید به صورت دوره‌ای با داده‌های جدید بازآموزی (Retrain) شود.

نتیجه‌گیری و گام بعدی

استفاده از ML.NET برای پیش‌بینی رفتار کاربران، قدرت هوش مصنوعی را به دست توسعه‌دهندگان دات‌نت می‌دهد بدون اینکه نیازی به یادگیری زبان‌های جدید یا زیرساخت‌های پیچیده باشد. با استفاده از این فریم‌ورک، شما می‌توانید اپلیکیشن‌های خود را از ابزارهای ساده به سیستم‌های هوشمندی تبدیل کنید که نیاز کاربر را پیش از خود او تشخیص می‌دهند.