Разработка и сравнение моделей прогнозирования спроса на товары и услуги на основе покупок пользователей

Данная работа представляет собой обзор способов применения рекомендательных систем в области рекомендации видеоконтента на онлайн-платформах, здесь приведены примеры применения рекомендательных алгоритмов на всемирно известных сайтах с миллионами пользователей ежедневно. У каждой из рассматриваемых платформ есть своя специфика работы, свои преимущества и недостатки, но объединяет их то, что для предоставления качественных рекомендаций, сайты обрабатывают историю просмотров пользователя за всё время их присутствия на платформе, не говоря уже об учёте личных данных. В связи с этим, было принято решение разработать алгоритм сессионной рекомендательной системы, для чего было необходимо собрать большое количество обучающих данных из различных источников. В работе представлены результаты работы полученной модели и сделаны выводы о возможности развития и применения модели. Работа состоит из 47 страниц, содержит 14 иллюстраций и использует 26 источников.