При подготовке данных Coveo для сессионной рекомендательной системы мне пришлось разобраться, как учить и проверять модель, если неизвестно, все ли покупки попали в выгрузку.
Для итоговой оценки на Coveo я подготовила 60 000 сессий. Но Hit@20 посчитала только по 748: в них есть зарегистрированная покупка после запроса. Модель дала 441 попадание — 58,96%.
Что произошло с остальными 59 252 сессиями? Я не записала их в промахи. Если строки purchase нет, это ещё не значит, что посетитель ничего не купил.
В первой статье я описала сессионную рекомендательную систему на Coveo: граф и другие источники находят товары-кандидаты, а LightGBM выбирает до 20 рекомендаций. Модель уже обучена, качество измерено, есть локальный HTTP API.
