В 3 этапа.
1. Ближайшие цифровые характеристики у имеющихся товаров относительно отсутствующему: каждая по-отдельности вверх и вниз, формирование списка с весами релевантности.
2. Подстановка текстовых переменных и поиск по списку (из п.1) с использованием алгоритма расстояния Левенштейна с формированием СВОЕГО списка весов релевантности.
3. Объединение этих двух списков с суммированием весовых показателей и последующей сортировкой по весовым значениям: самый максимальный вес - будет самым похожим товарозаменителем.
PS: если у Вас в БД: "желтый", "yellow", "песочный", "sand", "светло-жёлтый", "светлый песок" - то тут Вы должны использовать синонимайзер, написанный вручную для использования до п.2.
