Гібридна система рекомендацій музичного сервісу на основі комбінованого підходу колективної фільтрації та контент-орієнтованої фільтрації

Abstract

У роботі представлено розробку гібридної системи рекомендацій для музичних сервісів, яка поєднує метод Collaborative Filtering (CF) та Content-Based Filtering (CBF) для забезпечення якісних персоналізованих рекомендацій. Система використовує алгоритм Alternating Least Squares (ALS) для Collaborative Filtering та косинусну схожість для Content-Based Filtering. Реалізовано адаптивне зважування обох методів (60% CF, 40% CBF) з можливістю автоматичного переключення на CBF при недостатній кількості даних для CF. Система включає веб-інтерфейс на React та REST API на Django, що забезпечує інтеграцію з PostgreSQL базою даних та Redis для кешування.