Яндекс рассказал о технологии персональных рекомендаций на Маркете

Яндекс рассказал о технологии персональных рекомендаций, которые, в частности, используются на Яндекс.Маркете. Система изучает предпочтения, фильтруя предложения каталога. В результате пользователь видит узкую подборку предложений, которые объективно совпадают с его предпочтениями.

При этом используется три разных метода: первый ориентирован на связь между однородными (одновидовыми) объектами. Например, если пользователь отдает предпочтение определенному бренду одежды, то велика вероятность, что он заинтересуется дополнительными одноименными аксессуарами.

Второй подход основан на личностных показателях (пол, возраст, род занятий). На основании этих данных можно с большой долей вероятности определить предпочтения и предложить нужный товар.

Третий метод построен на основе анализа уже совершенных покупок. Личные пристрастия здесь проявляются достаточно недвусмысленно, что позволяет точно прогнозировать реакцию на появление сходных по характеристикам объектов.