Мой топ-10 проблем с рекомендательными системами. Часть 2/4: Middle
Рекомендации уже неплохие, но нет вау-эффекта. От продакта на этом этапе можно услышать "мы рекомендуем очевидное", "я уже видел подобное Х дней назад"

1. Рекомендательный пузырь
Возникает часто из-за таргета с фокусом на "жирные" действия: заказы товаров, лайк в соц сети, досмотр видео на 80+%
Люди склонны совершать такие жирные действия со знакомым контентом (то, что они уже видели). Решают эту проблему многими путями, самые популярные:
- Аккуратно добавлять в таргет "дискаверийные" действия: длинные клики, например
- Насильно подмешивать в финальную выдачу слабо-персонализированный контент: популярное в городе пользователя, трендовые товары
- Продуктово делать врезки с отдельными категориями
- Фильтровать уже купленные/показанные товары

Менее очевидная причина - Feedback loop: пользователь лайкает то, что мы ему показываем - модель на этом учится и продолжает показывать то же самое
Имхо, переоцененная история. В большинстве сервисов рекомендации - совсем не основной источник кликов/заказов, все же поиск в этом аспекте доминирует. Поэтому просто обучайтесь на всех данных сервиса (не только кликах, заказах из рекомендаций) - и все будет в порядке 😉
Если все же такая проблема есть (например, ваш сервис - ютуб), то можно выделять слоты в ленте с около-случайными рекомендациями и обучатсья на них

2. В рекомендациях нет необычных товаров: нет вау-эффекта (serendipity)
Хотелось бы, чтобы рекомендации помогали человеку увидеть то, что он сам вряд ли бы смог найти за 1-2 поисковых запроса. Это дает вау-эффект, в теории растит удовлетворенность рекомендациями и ретеншен

Чтобы добиться такого эффекта, нужно технически побороть хотя бы popularity bias
- Добавлять в таргет бОльший вес непопулярным товарам
- Умно сэмплить негативы при обучении модели
- Тестировать хитрые лоссы (cosine contrastive loss, например)
- Брать не топ-N товаров из рекомендательного алгоритма (обычно кандидато-генератора), а сэмплить их из всех товаров пропорционально скору модели
#recsys