Web-додаток «Рекомендаційна система».

Abstract

Мета роботи: створити Web-додаток, здатний підібрати користувачу якісний контент. Рекомендаційна система представляє собою систему, яка здатна передбачати речі, які могли б знадобитись конкретному користувачу у майбутньому. Одна із головних причин чому рекомендаційна система потрібна у сучасному суспільстві – це звичайно ж можливість зекономити час і надати людям більш простий вибір. Будь-який сервіс в інтернеті пропонує користувачу настільки широкий вибір контенту, що легко в ньому заплутатись. Коли існували фізичні магазини, то кількість товару в них була обмежена і була просто незрівнянно мала на фоні інтернету. Наприклад, приходячи до звичайного магазину з фільмами на дисках, людині доводилось вибирати із декількох десятків варіантів. На просторах веб-сайту в інтернеті, кінофільмів може бути декілька десятків лише на одній сторінці. А загальна кількість може складати сотні і навіть тисячі. Таку кількість контенту потрібно якось структурувати, щоб зекономити час клієнта і надати йому якомога найкращі послуги. Одним із найпопулярніших дистрибюторів цифрового контенту являється онлайн-кінотеатр Netflix. Компанія починала із видачі кінофільмів напрокат за допомогою пошти, а зараз розповсюджує фільми з усього світу, та власні продукти за допомогою веб-сайта в мережі інтернет. Це дозволило компанії досягти небувалих висот. Але з кожним роком база кінофільмів сервісу зростала і тому з’явилася необхідність створення рекомендаційної системи, котра змогла б допомогти клієнтам обрати найкращий кінофільм для перегляду в той чи інший момент часу.