Как будешь выполнять задачу создания рекомендательной ленты для приложения

Для создания рекомендательной системы рассмотрю несколько подходов:

1. Коллаборативная фильтрация (user-based или item-based):

from surprise import Dataset, KNNBasic

data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
algo = KNNBasic(sim_options={'user_based': True})
algo.fit(data.build_full_trainset())

2. Контентная фильтрация (TF-IDF + косинусная близость):

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

tfidf = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(items['description'])
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix)

3. Гибридный подход (объединение методов) + возможно добавление:

• Популярности контента
• Времени публикации
• Поведенческих факторов пользователя

Для production-решения рассмотрю:

• A/B тестирование разных подходов
• Оценку качества через precision@k, recall@k
• Возможность онлайн-обучения модели
• Мониторинг дрифта рекомендаций