Аннотации:
Здійснено комплексний аналіз систем рекомендацій, підкреслено їх
актуальність і вплив на бізнес і залучення користувачів. Означено методи
формування рейтингів інтересів користувачів, висвітлюючи явні та неявні
фактори, що впливають на переваги. Розглянуто різні існуючі рекомендаційні
алгоритми, включаючи спільну фільтрацію, контентні та гібридні підходи, з
детальним описом методів на основі пам’яті та моделей, таких як кластеризація
та матрична факторізація. Означено загальні проблеми, такі як розрідженість
даних, холодний запуск, масштабованість і надмірна спеціалізація, пропонуючи
такі рішення, як профілювання користувачів і продуктів, моделі машинного
навчання та різноманітність рекомендацій.
Розроблено персоналізовану систему рекомендацій щодо одягу з
використанням Python, деталізовано модулі обробки даних, евристична
фільтрація кандидатів і архітектура системи, розроблена для оптимізації якості
та ефективності рекомендацій.
