Дослідження підходів до побудови рекомендаційної системи маркетплейсу з використанням машинного навчання та поведінкових і контекстних даних користувачів

Abstract

Мета роботи – дослідження та реалізація підходів до формування рекомендацій у системі маркетплейсу, а також проведення порівняльного аналізу ефективності реалізованих алгоритмів за допомогою метрик оцінювання якості рекомендацій. Результатом роботи є реалізована серверна частина маркетплейсу з інтегрованою рекомендаційною підсистемою, яка підтримує декілька підходів до формування рекомендацій, а також механізм автоматизованого експериментального оцінювання ефективності рекомендаційних алгоритмів.