Мета роботи – розробка прототипу системи рекомендацій для магазину ігор із використанням Microsoft Azure Machine Learning, що забезпечує персоналізований підбір ігор для кожного користувача на основі багатовимірного аналізу даних. Методи дослідження – аналіз наукової літератури та сучасних рішень у сфері рекомендаційних систем для e-commerce, моделювання архітектури інформаційної системи, вивчення та застосування алгоритмів машинного навчання (KNN, дерева рішень, матрична факторизація, нейронні мережі), використання хмарних сервісів для розгортання ML-моделей, проектування структури баз даних, інтеграція вебтехнологій ASP.NET, Razor Pages, MS SQL Server. Для обробки даних застосовано методи класифікації, колаборативної та контентно-орієнтованої фільтрації.