В ходе эксперимента с рекомендательной системой была увеличена квота кандидатов из описаний и изображений с 300 до 370. Это изменение позволило повысить покрытие кандидатов с 66,24% до 68,96% на 625 сессиях с зарегистрированной целью. Однако количество попаданий в первые 20 позиций (Hit@20) осталось практически неизменным — 388 вместо 389.

Увеличение квоты кандидатов было направлено на улучшение ранжирования товаров, однако результаты показали, что несмотря на рост покрытия, эффективность в плане попаданий в топ-20 не увеличилась. Это может свидетельствовать о том, что увеличение числа кандидатов не всегда приводит к улучшению качества рекомендаций, что важно учитывать при разработке и оптимизации рекомендательных систем.

Данные результаты эксперимента подчеркивают необходимость тщательного анализа и тестирования изменений в алгоритмах рекомендаций. Понимание того, как различные параметры влияют на конечный результат, может помочь в дальнейшем улучшении систем и повышении их эффективности.