ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

Николаев Константин Сергеевич

В современном мире человек взаимодействует с большим количеством разнообразной информации с целью поиска наиболее актуальной для него. Для улучшения эффективности этого взаимодействия используются различные рекомендательные системы, обрабатывающие многомиллионные массивы элементов и предлагающие пользователю наиболее релевантные. В данной статье представлены одни из самых популярных рекомендательных систем, которые развернуты в производственных масштабах и показали свою практическую значимость в реальных условиях. Целью работы является обзор ряда существующих исследований и анализ функционала представленных в них моделей. В статье решаются следующие задачи: обзор ряда рекомендательных систем, описание областей их применения, выделение основных преимуществ и недостатков каждой модели. В результате сделан вывод об актуальности представленных рекомендательных систем и их пригодности в контексте использования в других отраслях.

Ключевые слова:рекомендательная система, рекуррентные нейронные сети, обучение с подкреплением, холодный старт, машинное обучение