Алгоритмы и методы рекомендательной системы: современный подход и анализ эффективности

В данной курсовой работе рассматриваются современные алгоритмы и методы, используемые в рекомендательных системах, которые помогают пользователям находить релевантные рекомендации в различных областях, от онлайн-магазинов до стриминговых сервисов. Основное внимание уделяется анализу коллаборативной фильтрации, контентного анализа и гибридных подходов, а также метрикам для оценки их эффективности. Актуальность данного исследования определяется ростом интереса к персонализированным рекомендациям в бизнесе, в частности, в ИТ-компаниях, за счет повышения удовлетворенности пользователей и улучшения бизнес-показателей. Рассматриваются примеры успешного внедрения рекомендательных систем, описываются их влияние на бизнес-процессы и рассматриваются методы, позволяющие оптимизировать их работу.

Продукт

Разработка модели рекомендательной системы с применением коллаборативной фильтрации и контентного анализа на примере конкретной платформы, с последующим анализом результатов.

Актуальность

Существующий интерес к технологии персонализированных рекомендаций в свете стремительного развития ИТ-отрасли и необходимости повышения конкурентоспособности на рынке делает тему рекомендательных систем особенно актуальной.

Цель

Определить наиболее эффективные алгоритмы и методы для построения рекомендаций, а также выявить возможности их улучшения и адаптации к требованиям пользователя.

Задачи

Изучить существующие алгоритмы и методы рекомендательных систем, провести сравнительный анализ их эффективности, разработать и протестировать собственную модель рекомендаций.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО