Моделі, методи та алгоритми побудови веб-базованих рекомендаційних систем

Abstract

Об’єкт дослідження: процеси моделювання, розробки та валідації веб-базованих рекомендаційних систем. Мета роботи: розробка та експериментальна валідація ефективної веб-базованої рекомендаційної системи кінофільмів, яка здатна надавати високорелевантні пропозиції, використовуючи сучасні методи аналізу даних та інженерні практики. Предмет дослідження: моделі, методи та алгоритми побудови рекомендаційних систем на основі контентної фільтрації, обробки природної мови (NLP) та гібридних підходів; архітектурні рішення для забезпечення масштабованості веб-застосунків. Результати дослідження: Виконано аналіз проблеми інформаційного перевантаження та сучасних алгоритмів рекомендацій (NLP, TF-IDF). На його основі розроблено гібридну модель із використанням «збагаченого вектора ознак» та спроєктовано мікросервісну архітектуру веб-додатка. Висновок: В результаті досліджень створено веб-базований прототип рекомендаційної системи, який демонструє високу точність прогнозування та продуктивність завдяки впровадженню кешування та оптимізації, що підтверджує ефективність запропонованих інженерних рішень для сфери цифрового контенту.