Как Яндекс Лавка вывела пользователей из «рекомендательного пузыря» с помощью ML

Рекомендательные системы склонны замыкаться на проверенных товарах, игнорируя изменение интересов пользователя. В Яндекс Лавке решили эту проблему, внедрив умный exploration: система сама решает, кому и с какой вероятностью показывать новинки.

Ключевая сложность — баланс: агрессивное расширение выдачи снижает краткосрочные покупки. Инженеры под руководством Рамиля Боярченкова откалибровали «агрессивность» под каждого пользователя, что позволило увеличить разнообразие без потери выручки.