Как использовать категории товаров для формирования релевантных рекомендаций

Что проверяют

Умеете ли вы работать с признаками предметной области и понимаете ли, что категория это не только фильтр, но и способ решить проблему холодного старта.

Как отвечать

Категория полезна в нескольких ролях, и стоит назвать их по очереди:

• фильтр и ограничение выдачи: рекомендации не выходят за разумные рамки, к телефону не предлагается диван. Простое правило, которое убирает грубые промахи;
• признак в модели: категория как переменная в ранжировании, обычно через эмбеддинг категории, а не прямое кодирование, если категорий много;
• иерархия: дерево категорий даёт обобщение. Когда данных по конкретному товару мало, статистика берётся с уровня выше;
• холодный старт: у нового товара нет истории взаимодействий, но есть категория, бренд и цена, и по ним он подставляется в выдачу;
• разнообразие: без ограничения по категориям выдача схлопывается в десять почти одинаковых товаров. Правило «не больше N из одной категории» заметно улучшает восприятие;
• дополняющие товары: связка категорий (телефон и чехол) отличается от похожих товаров, и это две разные задачи, которые часто путают.

Практический совет для ответа: категории редко бывают чистыми. Их дублируют, переименовывают, товары лежат не там. Поэтому качество рекомендаций часто упирается не в модель, а в наведение порядка в каталоге и в сопоставление категорий между поставщиками.

Измеряется всё это онлайн-метриками: доля кликов по рекомендациям, конверсия, добавления в корзину, и обязательно A/B-тест против текущей выдачи.

Где спотыкаются

Считают, что фильтрация по категории уже и есть рекомендации.

Не ограничивают разнообразие и показывают десять вариантов одного товара.

Проверяют качество только офлайн-метриками, которые слабо связаны с поведением пользователей.