Как Wildberries подбирает товары в рекомендациях?

Рекомендательная система Wildberries — это не просто фильтры по категориям. В её основе — современные технологии машинного обучения, включая:

🔘 нейросети

🔘 ансамбли решающих деревьев

🔘 коллаборативную фильтрацию

🔘 классические ML-модели

Цель — предсказать, что именно заинтересует пользователя, и показать наиболее релевантные товары на основе его действий на сайте.

📌 Как это работает:

1. Формируется набор данных о последней активности пользователя на сайте.

2. На его основе несколько алгоритмов предсказывают вероятные действия пользователя.

3. Результаты моделей объединяются, формируя пул персональных рекомендаций.

4. Затем происходит дополнительная сортировка — с учётом характеристик товаров и информации о пользователе.

5. На финальном этапе рекомендации перемешиваются в соответствии с бизнес-правилами — это позволяет соблюсти баланс между интересами пользователя и коммерческими задачами платформы