50 оттенков рекомендаций

Недавно появился прикольный список из 50 способов сформулировать задачу рекомендаций товаров. Да-да, их так много 😅
И часто выбрать правильную формулировку, прочитать несколько статей по ней экономят уйму времени

Из прикольных формулировок задачи порекомедновать что-то я бы выделил:
- Multi-iterest recommendations. Очень hot topic 🔥 почти для всех крупных компаний. Тренд на экосистемы приводит к тому, что пользователь внутри одного приложения должен решать сотни разных задач (и иметь сотни интересов). Поэтому важно уметь рекомендовать что-то полезное в каждом из них. Для примера, на маркетплейсе рекомендовать и любимую зубную пасту, и корм для собак, и футболки с аниме в одной ленте
- Location-based recommendations. Мой фаворит со времен Delivery Club, где локация пользователя (и время доставки из ресторана в эту локацию) была чуть ли не главной фичей. Подружить физический мир (локация с дорогой недвижкой, запутанный маршрут курьера, пробки, домашняя и офисная локации пользователя, ...) задача очень интересная!
- Trigger-Induced Recommendation. Делаем рекомендацию в ответ на текущее ключевое действие пользователя. Тоже классная история, когда юзер может явно указать свой текущий интерес: смотрел в тиктоке мемасы, и вдруг хоп - увидел образовательное видео и дальше хочешь образовательный контент. Очень сильно верю в эту историю

Добавил бы к этому списку 51-ую формулировку)
- Slate recommendations. Вспомните Netflix: у него есть очень много горизонтальных "подборок" по тематикам, внутри каждой подборки - персонально отранжированные товары. По сути, они решают мега-крутую задачу: (1) в каком порядке показать подборки + (2) в каком порядке показать фильмы внутри каждой подборки. Помимо того, что в идеале задача комбинаторная, так тут еще нужно помнить, что фильм может быть сразу в нескольких подборках + сами подборки можно авто-генерировать 🤯

В общем, о дивный мир рекомендаций:)
#recsys@ml4value