Проблема холодного старта. В магазин пришел новый клиент без истории заказов: алгоритм пока не знает, что ему показывать. Если в магазине таких пользователей много, то рекомендации в целом могут быть некачественными. Алгоритму нечего порекомендовать персонально клиенту и не на чем основываться, чтобы выбрать популярные товары.
Эта проблема решается накоплением истории. Например, в магазин поступила новая коллекция. С ней никто еще не взаимодействовал, а бизнес хочет, чтобы товары из нее рекомендовались. В этом случае можно сделать виджет с товарами из новой коллекции: как только пользователи начнут с ними взаимодействовать, система получит историю и начнет выделять самые популярные товары.
Проблема «длинного хвоста». Когда у бизнеса много продуктов, а пользователи взаимодействуют только с самыми популярными, алгоритм будет рекомендовать только эти популярные продукты. Вся остальная линейка остается как бы в хвосте.
Эта проблема решается, если периодически добавлять непопулярные продукты в списки рекомендаций. Например, в «длинном хвосте» есть йогурт, который никто не покупает. Система может посоветовать этот йогурт любителю йогуртов, который, возможно, его попробует.
Мнение
Некоторые товары приходится удалять из выборки. Например, в продуктовых магазинах самый популярный продукт — пакет. Пакет рекомендовать как-то странно. Такие продукты мы удаляем из алгоритма рекомендаций: пакет могут купить и с бананами, и с сигаретами. В его покупке нет пространства для обучения системы, его могут купить с любым набором продуктов.
Алексей Осипов, product owner товарных рекомендаций