В гибридной системе (hybrid filtering) все перемешано: предыдущие виды рекомендаций могут работать вместе и подключаться в разных последовательностях.
Например, параллельное подключение рекомендаций. В спортивном магазине есть пользователь, который занимается теннисом, живет на юге России и часто проводит время в разделе с товарами для походов. Алгоритм уже знает, что теннисисты сейчас увлекаются паддл-теннисом, а на юге пользователи чаще ездят на море летом и ходят в походы осенью. Кроме рекомендаций, основанных на прошлых покупках, система порекомендует ракетки для паддл-тенниса и палатку или зонтик от солнца в зависимости от сезона.
Или последовательное: в музыкальном сервисе появляется новый пользователь, про которого еще ничего неизвестно. Система предлагает выбрать любимых исполнителей — это точка отсчета. Теперь алгоритм рекомендаций может обучаться. Например, он знает, что любители Тейлор Свифт часто слушают Гарри Стайлза, а слушателям джаза обычно по нраву блюз.
Мнение
В гибридной системе главное — не переборщить. Может получиться черный ящик: даже создателям системы будет непонятно, почему конкретному пользователю порекомендовали тот или иной товар. А это довольно частый вопрос, на который хорошо бы знать ответ: он поможет с дальнейшим развитием модели.
Алексей Осипов, product owner товарных рекомендаций