Определение поведенческой модели пользователя на основе его трат

Многие люди тратят значительное время в магазинах в поисках подходящего или нового продукта. Данный процесс можно ускорить и сделать удобнее. В рамках определения поведенческой модели пользователя по его тратам, была поставлена задача разработать iOS приложение, которое будет рекомендовать пользователям товары в продуктовых магазинах, основываясь на их предпочтениях. В работе описывается разработка многопользовательского iOS приложения, построение рекомендательной системы, устройство серверной части, а также способы хранения и систематизации пользовательских данных. В результате было разработано приложение на платформе iOS, используя язык Swift 5.2, с применением архитектурных подходов для построения приложения. Основой рекомендательной модели является коллаборативная фильтрация, описывается способ ее построения и приведена реализация. Для хранения пользовательских данных используется сервис Google Firebase, а для получения рекомендаций с сервера написан API на языке Python с использованием библиотеки Flask.