Содержимое раздела
В данном разделе будут рассмотрены основные теоретические концепции, лежащие в основе интеллектуальных систем рекомендаций. Будут изучены различные подходы к фильтрации, такие как коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация и гибридные подходы. Будут рассмотрены метрики оценки качества рекомендаций, такие как точность, полнота, F-мера и NDCG. Также будет проведен анализ существующих алгоритмов машинного обучения, используемых в рекомендательных системах, таких как k-ближайших соседей, байесовские сети и матричная факторизация.Этот раздел является основой для понимания разработки системы.