Об'єктом дослідження є рекомендаційні системи для електронної комерції та інших програм людино-машинної взаємодії. Метою роботи є дослідження ефективних алгоритмів для рекомендаційних систем. Предмет дослідження - структури даних і алгоритми вибору релевантних рекомендацій. Задачі дослідження - розробка ефективного алгоритму для рекомендаційних систем, що дозволяють вибирати рекомендації з прийнятним рівнем релевантності в умовах великої кількості користувачів при неповній або відсутній інформації про їх переваги, а також розробка архітектури системи, що використовує даний алгоритм У результаті роботи отримана програмна реалізація, готова до практичного використання при створенні рекомендаційних систем. РЕКОМЕНДАЦІЙНІ СИСТЕМИ, КОЛОБОРАТИВНА ФІЛЬТРАЦФЯ, "ХОЛОДНИЙ СТАРТ", ВЕЛИКІ ДАННІ, МОДЕЛЬ ДАНИХ, ГРАФИ ТІСНОГО СВІТУ. The goal of the work is to research effective algorithms for recommendation systems. The object of research is recommendation systems for e-commerce and other applications. The subject of research is data structures and algorithms for choosing relevant recommendations. The tasks of the research are developing effective algorithms for recommendation systems which allow you to get recommendations with an acceptable level of relevance in terms of a large number of users without complete information about their preferences, and developing a system which uses that algorithm. The result of work is an implementation of a system that can be used in development of recommendation system application. RECOMMENDATION SYSTEM, COLLABORATIVE FILTERING, COLD START, BIG DATA, DATA MODEL, SCALE FREE GRAPHS.
