Что делает рекомендательная модель

Рекомендательная модель анализирует поведение пользователей и/или атрибуты объектов, чтобы предсказать и предложить наиболее релевантные элементы (товары, фильмы, музыку и т.д.). Основные подходы:

1. Коллаборативная фильтрация
   • User-based: "Похожим пользователям нравится X → вам тоже может понравиться"
   • Item-based: "Вам понравился Y → похожие пользователи также выбирали X"

2. Контентная фильтрация
   Рекомендации на основе схожести атрибутов (жанр, автор, теги).

3. Гибридные модели
   Комбинируют оба подхода для улучшения качества.

Пример (Python, библиотека Surprise):

from surprise import Dataset, KNNBasic

data = Dataset.load_builtin('ml-100k')  
algo = KNNBasic(sim_options={'user_based': True})  
algo.fit(data.build_full_trainset())  
user_id, item_id = '196', '242'  
pred = algo.predict(user_id, item_id).est  # Предсказанная оценка