Создание сайта с персонализированными рекомендациями

Данная курсовая работа посвящена систематизации и анализу существующих подходов к созданию систем персонализированных рекомендаций, с акцентом на их математическую основу и алгоритмическую реализацию. Будут рассмотрены такие фундаментальные понятия, как фильтрация содержимого (content-based filtering), коллаборативная фильтрация (collaborative filtering) и гибридные методы, а также методы машинного обучения, включая нейронные сети и методы глубокого обучения, применяемые для повышения точности и качества рекомендаций. Особое внимание будет уделено разработке и программной реализации алгоритмов построения рекомендательной системы, с учетом специфики обработки больших объемов данных. Исследование базируется на материалах ведущих российских научных школ в области искусственного интеллекта и машинного обучения, представленных в работах ученых МГУ им. М.В. Ломоносова и Институтов РАН, а также на результатах, опубликованных в индексируемых журналах РИНЦ. В качестве источников будут использованы монографии, статьи в рецензируемых научных журналах и материалы отечественных научных конференций, посвященных алгоритмизации процессов обработки информации. Проведены будут сравнительный анализ эффективности различных алгоритмов с использованием метрик оценки качества рекомендаций и предложена архитектура сайта с персонализированными рекомендациями.

Алгоритм формирования персонализированных рекомендаций на основе гибридной модели коллаборативной фильтрации и анализа содержимого, а также программный прототип сайта, демонстрирующий его функциональность.

Стремительный рост объемов информации и цифрового контента обусловливает необходимость разработки эффективных инструментов для ориентирования пользователя в данном массиве данных. В условиях современной российской экономики и цифрового пространства, где значительное внимание уделяется развитию информационных технологий и импортозамещению, создание отечественных систем персонализированных рекомендаций приобретает стратегическое значение. Это позволяет повысить конкурентоспособность отечественных онлайн-платформ, оптимизировать пользовательский опыт и стимулировать развитие российской IT-индустрии, что является ключевым направлением, поддерживаемым ведущими научными учреждениями страны, такими как МФТИ и Университет ИТМО.

Разработка и исследование математических моделей и алгоритмов для создания эффективной системы персонализированных рекомендаций и веб-приложения, демонстрирующего ее функциональные возможности.

1. Выполнить теоретический анализ существующих математических моделей и алгоритмов формирования персонализированных рекомендаций, включая методы коллаборативной фильтрации, фильтрации содержимого и гибридные подходы.

2. Разработать архитектуру персонализированной рекомендательной системы для веб-сайта, учитывающую особенности хранения и обработки пользовательских данных, а также механизм их применения для генерации рекомендаций.

3. Осуществить программную реализацию ключевых алгоритмов формирования рекомендаций, используя языки программирования высокого уровня и соответствующие библиотеки, а также разработать прототип веб-интерфейса для демонстрации функциональности системы.

4. Провести экспериментальное исследование эффективности разработанной системы, оценив качество рекомендаций с использованием метрик точности и полноты, и выявить области для дальнейшей оптимизации алгоритмов.