Habr iconHabrJun 30, 2026 ~1 min source read

Эволюция similar-рекомендаций: как мы переосмыслили ленту похожих товаров

Поэтому задачу рекомендаций лучше переводить в ML-постановку, когда модель учитывает разные сигналы о товаре — атрибуты, изображение, текстовое описание и поведение пользователей. Меня зовут Дима Борисов, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech.

Эволюция similar-рекомендаций: как мы переосмыслили ленту похожих товаров

Share this story

Send the public story page.

Useful takeaways from this story.

Поэтому задачу рекомендаций лучше переводить в ML-постановку, когда модель учитывает разные сигналы о товаре — атрибуты, изображение, текстовое описание и поведение пользователей.

Меня зовут Дима Борисов, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech.

Расскажу о том, как мы развивали общую систему similar-рекомендаций и переосмыслили ленту похожих товаров в приложении.

Building the complete brief

The page is ready to read now. The fuller skim-friendly version will appear here automatically.

The useful part

Поэтому задачу рекомендаций лучше переводить в ML-постановку, когда модель учитывает разные сигналы о товаре — атрибуты, изображение, текстовое описание и поведение пользователей. Меня зовут Дима Борисов, я дата-сайентист в команде персонализации Lamoda Tech. Расскажу о том, как мы развивали общую систему similar-рекомендаций и переосмыслили ленту похожих товаров в приложении.

How it works

  • Расскажу, как сейчас работает улучшенный алгоритм на DS и бэкенд-стороне: с современными энкодерами, обученным реранкером и онлайн-ранжированием.

Details worth keeping

В fashion похожесть вообще редко сводится к одному признаку.

Keep reading in the app

Open the app view to save this story, compare related coverage, and continue from the same source.

Open in app