Как Lamoda Tech переобула рекомендации похожих товаров: ML вместо вкусовщины

В онлайн-шопинге поиск нужной вещи должен быть быстрым и персонализированным. Одна из ключевых фич — рекомендации похожих товаров. Ручные подборки страдают от субъективности: каждый эксперт опирается на разные признаки (цвет, бренд, цена), особенно в fashion, где похожесть редко сводится к одному атрибуту.

Lamoda Tech перевела задачу в ML-постановку. Модель учитывает атрибуты, изображения, текстовые описания и поведение пользователей, чтобы находить альтернативы, похожие на исходный товар и релевантные именно этому покупателю.

В статье — технический обзор эволюции системы: от старой модели к новому подходу с энкодерами, реранкером и онлайн-ранжированием. Это практический кейс, как улучшить рекомендации без human bias.