Статья

Рекомендательные системы являются ключевым инструментом персонализации цифровых платформ и напрямую влияют на пользовательский опыт и бизнес-показатели. В работе проанализированы современные тенденции развития рекомендательных систем с акцентом на промышленное применение. Рассмотрены различия между академической и промышленной постановкой задачи рекомендации, связанные с характером данных, масштабом вычислений, ограничениями по задержке и используемыми метриками качества. Систематизированы классические методы построения рекомендаций, включая коллаборативную, контентную и гибридную фильтрацию. Описана типичная архитектура промышленной рекомендательной системы. Показано, что на современном этапе основными направлениями развития становятся глубокие нейронные сети, графовые модели, контекстно-зависимые рекомендации и большие языковые модели. Сделан вывод о переходе от рекомендации отдельных объектов к системам, ориентированным на решение пользовательской задачи.