Sábado 17 de octubre de 2026 ·
Cómo funciona un sistema de recomendación por sesión: grafo, metadatos y LightGBM
Útil para
La autora describe un recomendador basado en sesiones construido con el conjunto de datos Coveo SIGIR eCOM 2021 (Public Data Release 1.0.0). El sistema toma hasta 300 candidatos de un catálogo de 14 314 SKU, calcula sus características y los ordena con un modelo LightGBM. Una API HTTP local devuelve hasta 20 recomendaciones. Según el texto, el modelo ya está entrenado y el código está publicado en el repositorio RecSys-Coveo.
Qué significa
Quien construya recomendadores para tiendas online tiene aquí un ejemplo reproducible de principio a fin.
Cómo te afecta
- Programadores
Tienes en RecSys-Coveo el pipeline completo: candidatos, features, ranking con LightGBM y una API HTTP local de hasta 20 recomendaciones. Úsalo de banco de pruebas, pero mira la licencia antes de reutilizar nada: el resumen no la menciona.
Fuentes originales
Resumen de Hoy en IA. Pulsa una fuente para leer la noticia completa en su idioma original.
- Habr Machine Learning (RU)Leer la noticia completa en Habr Machine Learning (RU)
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