Recommendation systems in the context of big data technologies

Abstract

В данной работе рассматриваются основные виды рекомендательных систем и принципы их построения. Приводится подробный обзор алгоритмов коллаборативной фильтрации, показаны способы оценки качества подобных подходов. Была решена задача формирования музыкальных рекомендаций с помощью базовых подходов коллаборативной фильтрации и матричной факторизации.

In this paper main types of recommender system and its building approaches are examined. Also detailed overview of collaborative algorithms and metrics for its estimation are provided. In practical part of research music recommender system based on neighbourhood and matrix factorization models was built.