Система рекомендаций исходя из поисковых запросов и посещений страниц. Возможно?

Сейчас общий тренд именно на релевантный контент. На сколько это реально в данной системе?

Т.е посетитель авторизовался на сайте, воспользовался поиском по разделу или разделам, посетил определенные страницы раздела и ему начинает формироваться в списке материалов ТК подборка исходя из его потенциальных интересов, конечно при условии, что нечто похожее на сайте уже есть. 

На сколько сложно или возможно реализовать такую опцию в InstantCMS? Было бы мегакруто, даже если платно:)

Нашел некую статью, которая описывает механику реализации подборки habr.com/ru/post/230155/

и habr.com/ru/company/prequel/blog/567648/ и habr.com/ru/company/prequel/blog/573880/

Возможно? Нет.

Нашел некую статью, которая описывает механику реализации подборки

И как, освоили)))? Особенно интересна вторая ссылка. Столько картинок...😃 Это программирование не уровня cms.

Если по дешмански, то живой поиск и похожий контент в виджете .

Сейчас общий тренд именно на релевантный контент. На сколько это реально в данной системе?

Это не в системе дело, это отдельный сотрудник или их группа в штате предприятия. Который настраивает ИИ на работу с BigData. Поэтому, если по дешмански, то Elips прав и в движке почти всё для этого есть. Иначе надо вести историю запросов пользователя, вести историю его активности на сайте (куда ткнул, где «завис», где «покинул» и т.п.) и потом искать «похожих» товарищей и смотреть на их активность и при «всеобщем» совпадении выдавать «рекомендации».

ИМХО это пустая трата времени и ресурсов. Читал я дзен яндекса по рекомендациям. Прочитал несколько статей, яндекс подкорректировал свой алгоритм выдачи под мои предпочтения исходя из его же рекомендаций. Затем я прочитал ещё несколько «рекомендаций». Яндекс снова подкорректировал свой алгоритм под мои предпочтения, которые опять же основаны на его же рекомендациях. Спустя несколько таких итераций, яндекс стал вывдавать в дзене то, что я уже читал. И теперь глядя на «рекоммендации» дзена я пришел к выводу, что я прочитал весь дзен и теперь я не читаю дзен 😃.

ИМХО это пустая трата времени и ресурсов. Читал я дзен яндекса по рекомендациям.

мне очень нравится подборка объявлений в авито) они довольно точно определяют сферу моих интересов) Дзен на старте работал очень хорошо, а потом они его сломали зачем-то — упали просмотры, монетизация. В итоге я отказался от присутствия там, так как смысла нет совсем)

Опять же, зависит от тематики проекта. Если это одна сфера, то становится все проще, исходя из интересов пользователя по категориям и запросам в поисковой строке. 
Т.е возьмем например образовательную тематику. Если мы понимаем, что человек смотрит категорию по вопросам продажи товаров на маркетплейсах и курсы по этой теме, значит они ему интересны, в связи с чем система делает подборку курсов из этих и вложенных категорий.

При этом, мы в админке могли бы задавать «перекресные интересы» — т.е мы например знаем, что тем, кто хочет продавать на вайлдбериз интересна категория «маркетинг» и мы могли бы через админку задать связь этих категорий друг с другом, чтобы система рекомендаций учитывала подобный параметр.

Если мы понимаем, что человек смотрит категорию по вопросам продажи товаров на маркетплейсах и курсы по этой теме, значит они ему интересны, в связи с чем система делает подборку курсов из этих и вложенных категорий.

Виджет «Похожий контент» с выводом контента из категории и подкатегорий с этим легко спаравится.

При этом, мы в админке могли бы задавать «перекресные интересы» — т.е мы например знаем, что тем, кто хочет продавать на вайлдбериз интересна категория «маркетинг» и мы могли бы через админку задать связь этих категорий друг с другом, чтобы система рекомендаций учитывала подобный параметр.

Виджет «Похожий контент» или «Список контента», выведенный в записи о «вайлдбериз» и показывающий записи из категории «маркетинг» тоже с этим справится.

Виджет «Похожий контент» или «Список контента», выведенный в записи о «вайлдбериз» и показывающий записи из категории «маркетинг» тоже с этим справится.

так мы же не знаем заочно интересы пользователя, в связи с чем не можем ему вывести определенный виджет на главной странице. По сути подборка на главной формируется динамически исходя из интересов пользователя.
Вы же пишите о том, что если человек уже смотрит определенный курс, то показывать виджет с доп рекомендациями «Похожего контента».

По сути подборка на главной формируется динамически исходя из интересов пользователя.

Нет. Подборка на главной формируется исходя из обновлений на сайте, а заинтересуют эти обновки посетителя или нет это другой вопрос. Ведь главная это не только для пользователей, но также для гостей и ботов.

так мы же не знаем заочно интересы пользователя

А откуда вы хотите их узнать? Например Яндекс отслеживает мои запросы в своём поисковике по моему профилю или кукам или ещё чего там. А вы где хотите отслеживать? Как минимум нужен доступ к этой инфе у яндекса. Не знаю предоставляет ли он такую инфу.

ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81.%D0%90%D1%83%D1%80%D0%B0

Но в виджете Список контента, Список похожих можно было бы выводить не только по заголовку, но и по одинаковым заполненным полям .

А откуда вы хотите их узнать? Например Яндекс отслеживает мои запросы в своём поисковике по моему профилю или кукам или ещё чего там. А вы где хотите отслеживать? Как минимум нужен доступ к этой инфе у яндекса. Не знаю предоставляет ли он такую инфу.

Сайт собирал бы бигдату в формате УРЛ адресов и запросов в поисковике на сайте. Далее согласно тайтлам страниц и запросам он находил релевантный контент и рекомендовал его в индивидуально подборке

ru.m.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81.%D0%90%D1%83%D1%80%D0%B0

Но в виджете Список контента, Список похожих можно было бы выводить не только по заголовку, но и по одинаковым заполненным полям .

Виджет да, на странице записи ТК может что-то выводить похожее по заголовкам. 

Вопрос в том, как выводить в списке ТК записи релевантные интересам пользователя, после того как он зарегистрировался и полазил по сайту исходя из своих интересов. 

Сейчас общий тренд именно на релевантный контент. На сколько это реально в данной системе?

ИМХО это пустая трата времени и ресурсов. Читал я дзен яндекса по рекомендациям. Прочитал несколько статей, яндекс подкорректировал свой алгоритм выдачи под мои предпочтения исходя из его же рекомендаций. Затем я прочитал ещё несколько «рекомендаций». Яндекс снова подкорректировал свой алгоритм под мои предпочтения, которые опять же основаны на его же рекомендациях. Спустя несколько таких итераций, яндекс стал вывдавать в дзене то, что я уже читал. И теперь глядя на «рекоммендации» дзена я пришел к выводу, что я прочитал весь дзен и теперь я не читаю дзен 😃.

После посещения дзена меня понесло и получился этот текст: «Как работают алгоритмы рекомендательных систем. Диалог пользователя и алгоритма (искусственного интеллекта)»

unila.ru/notes/1292

Если модераторы сочтут за спам, прошу вынести мне строгое предупреждение с занесением в личное дело, а ссылку сжечь, но после прочтения адресатом)

Топикстартеру. Начните с подписки пользователей на теги или темы. И в последующем приоритет выбранных тем в ленте наравне с друзьями. Если у вас контента действительно так много, что можно вот так делить ленту) Остальное про биг дату и ленту на основе прочитанного это вы конечно загнули)) и кстати даже если бы была тех возможность опять же есть риск поместить пользователя в круговорот: при первом посещении когда он ещё не ищет в поиске и не читает, вы ему рекомендуете, он читает, вы рекомендуете исходя из того, что он прочитал)

Остальное про биг дату и ленту на основе прочитанного это вы конечно загнули))

Вроде здравые мысли))) А обработку этой информации можно было бы вынести на отдельный сервер) Всеже посещамость проекта пока достаточная, чтобы не думать о том, чтобы брать выделенные сервера за сотни тысяч в месяц)))

Рекомендации на основе интересов пока слабо выстроены даже у гигантов лидеров. Например на том же Ютубе лишний раз подумаешь кликнуть по ролику или нет, понимая, что потом этим будет завалена твоя лента а тебе в принципе этой темой вообще не интересуешься или даже категорически не хотел бы, чтобы у кого то при взгляде на твою ленту сложилось мнение что ты этим интересуешься))

Запрещённая инста постоянно требует от меня чтобы я подписался на каких то людей которых я якобы знаю, разумеется никого из них я не знаю и близко, но вот спросите у марка какого хрена я вот должен и все подписаться на всех этих людей)

Сама по себе система рекомендаций на основе выводов какого то алгоритма об интересах пользователя это путь в какую то пропасть. Я стараюсь отключать где можно ленту по рекомендациям и сохранять систему ленты на основе подписок и рекомендаций от друзей, что они ретвитнцли или лайкнули. Обычно этого достаточно чтобы быть более менее в курсе последних трендов и не оказаться в инфопузыре.

Что до построения ленты на основе интересов. 

Простейшая схема будет выглядеть как то так же как список похожих материалов под постом. Этот список строится обычно по поиску в базе на основе релевантности по заголовкам или тексту. Или ищутся совпадения по тегам указанным автором в статье. 

Вот и для пользователя составляем список его тегов, профиль интересов. 

То есть таблица

userid, tag, priority 

В нее заносим теги которые сам пользователь указал явно с высоким приоритетом +5, потом можно что-то добавлять по мере его взаимодействия с контентом. И заносим в эту базу теги от статей тема которых явно интересно пользователю. Что-то типа просто посмотрел менее приоритет 1, посмотрел и лайкнул +2, коммент+3, поделился +3. 

Ну и при открытии ленты пользователем смотрим его теги, сортируем выдачу по тегам в порядке убывания приоритетов и даты публикации в ленте.

Для начала так, потом подкручивать исходя из того, что получается.

5 копеек. Схем много этих самых рекомендаций, советов, они достаточно разные. На Хабре есть материал по Quora (сайт вопросов и ответов) и что там используется в общих чертах: habr.com/ru/company/retailrocket/blog/341346/

Более-менее адекватная из тех, с чем встречался (для англ. яз.)

ИМХО, в любой системе можно сделать собственную систему рекомендации. Собственно «похожее» же, уже эти самые рекомендации и есть. Можно сделать дополнение независимое и поиграть с результатами. Свои какие-то пункты внести: просмотры, лайки, время или ешё что-то и т.д. Но тут кодить надо в рамках этого дополнения. Но не думаю, что это сложно. Данные есть же.