В рамках нового проекта была разработана сессионная рекомендательная система, использующая данные Coveo. Система анализирует граф связей между товарами, их описания и изображения, что позволяет генерировать до 300 кандидатов для рекомендаций. Затем алгоритм LightGBM отбирает до 20 наиболее подходящих вариантов для пользователя.

Проект уже успешно функционирует, и модель обучена, что подтверждается измерением качества работы системы. В дополнение к этому, разработан локальный HTTP API, который позволяет интегрировать рекомендательную систему в различные приложения и сервисы. Это открывает новые возможности для персонализации пользовательского опыта.

Значимость данного проекта заключается в его способности улучшить взаимодействие с пользователями, предлагая им более релевантные товары на основе их текущих сессий. Это может привести к увеличению конверсии и улучшению общей эффективности онлайн-продаж, что важно для бизнеса в условиях высокой конкуренции на рынке.