Архитектура сессионной рекомендательной системы: графы, эмбеддинги и LightGBM

Автор разбирает практическую реализацию рекомендательной системы на базе Coveo, где кандидаты отбираются из исторического графа товаров и векторных представлений контента. Финальное ранжирование выполняется с помощью градиентного бустинга LightGBM с применением парного обучения для учета специфики пользовательского поведения.