Sigma: генеративная система рекомендаций для AliExpress

SIGMA – это система рекомендаций для AliExpress, основанная на генеративном подходе и семантическом понимании инструкций. Она разработана для выполнения нескольких задач и позволяет создавать рекомендации, соответствующие потребностям пользователей.

Архитектура SIGMA

В основе SIGMA лежит модель, которая использует инструкции для генерации предпочтений пользователя. Модель состоит из трех основных компонентов: энкодера инструкций, энкодера истории взаимодействия и генератора рекомендаций. Энкодер инструкций преобразует текстовые инструкции в семантические представления. Энкодер истории взаимодействия обрабатывает историю покупок и просмотров пользователя, создавая векторное представление его интересов. Генератор рекомендаций, используя оба этих представления, создает персонализированные рекомендации.

SIGMA использует архитектуру Transformer для всех трех компонентов. Для обучения модели используется большой набор данных, включающий инструкции пользователей, историю их взаимодействия с AliExpress и информацию о товарах.

Эксперименты и результаты

SIGMA показала хорошие результаты в сравнении с другими системами рекомендаций на платформе AliExpress. В частности, наблюдалось улучшение показателей кликабельности (CTR) и конверсии. В экспериментах SIGMA превзошла существующие модели рекомендаций, особенно в сценариях, где инструкции пользователей были сложными и многогранными.

Исследования показали, что использование семантического понимания инструкций позволяет SIGMA лучше учитывать контекст запроса пользователя и предлагать более релевантные товары.