Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел представляет собой общее введение в концепцию рекомендательных систем, охватывающее принципы их работы и цели использования. Он включает классификацию различных типов систем, таких как системы на основе контента и коллаборативной фильтрации, формируя базовые представления для дальнейшего анализа реализации этих систем на примере YouTube.

В этом разделе рассматривается процесс сбора данных о пользователях YouTube, включая информацию о просмотрах, оценках, комментариях и взаимодействии с видео. Обсуждаются источники данных и их значимость для создания точных рекомендаций.

Данный раздел посвящен анализу поведения пользователей на платформе YouTube. Рассматриваются ключевые метрики, такие как длительность просмотров и взаимодействие с контентом, которые используются для определения интересов и предпочтений зрителей.

Раздел исследует процесс создания профилей пользователей YouTube на основе собранных данных об их поведении. Объясняется, каким образом эти профили помогают алгоритмам определять предпочтения зрителей для улучшения рекомендаций.

В этом разделе рассматривается анализ содержания видео-постов на YouTube, включая использование заголовков, описаний и тегов для связи видео с интересами пользователей. Подается информация о том, каким образом эти факторы влияют на деятельность рекомендательных систем.

Данный раздел посвящен процессу формирования рекомендаций пользователям YouTube на основе собранной информации о поведении и тематике контента. Описывается механизм работы алгоритмов для выдачи наиболее релевантных рекомендаций в соответствии с предпочтениями пользователя.

Раздел исследует влияние внешних факторов на функционирование рекомендательной системы YouTube, таких как социальные тренды и популярность видео c точки зрения актуальности рекомендаций для пользователя.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.