Разработайте рекомендательную систему для приложения

Когда вам задают такой вопрос, в первую очередь вы должны сами задать уточняющие вопросы. Вот возможный сценарий:

▪️Какое это приложение?
Это приложение для обмена фотографиями.
▪️Какая у нас целевая аудитория?
У нас нет специфической аудитории. Это продукт для глобального рынка.
▪️Могу ли я в таком случае назвать целью рекомендательной системы вовлечение пользователей?
Да.

Алгоритм действий:
1. Определяемся с возможными ограничениями на показ фото в ленте. Например, у нас могут быть настройки, позволяющие пользователям делиться фотографиями только со своими контактами.
2. Все фото, которые соответствуют условиям, попадают в пул снимков, доступных для рекомендаций.
3. Далее вступает в работу алгоритм рекомендаций, который определяет, какие фото показывать и в каком порядке. На ранних этапах приложения можно показывать все фотографии в бесконечном скролле. Затем можно использовать алгоритм на основе правил, а после переключиться на алгоритм, который будет показывать фото в таком порядке, чтобы оптимизировать время просмотра. Таким образом, время просмотра будет главным показателем.

Вот какие признаки могут использоваться для построения модели:
▫️Тип фото, с которым пользователь взаимодействует максимально;
▫️Близость отношений между отправителем и зрителем;
▫️Свежесть/актуальность фото;
▫️Показатели вовлечённости (комментарии, лайки и т.д.).

#машинное_обучение