Проєкт рекомендаційної системи фільмів на основі архітектури Netflix

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці проєкту рекомендаційної системи фільмів, що базується на принципах архітектури Netflix. У першому розділі проаналізовано сучасний стан ринку стрімінгових платформ та роль персоналізації контенту для утримання користувачів. Другий розділ містить детальний огляд архітектурних рішень Netflix, методів збору даних та вибору алгоритмів фільтрації. У третьому розділі представлено практичну реалізацію моделі рекомендацій на мові Python, порівняльний аналіз колаборативної та контентної фільтрації, а також оцінку ефективності розробленої системи на основі метрик точності. Робота включає обґрунтування економічної доцільності, заходи з охорони праці та аналіз екологічних аспектів експлуатації обчислювальної техніки

The qualification work is devoted to the development of a movie recommendation system project based on the principles of the Netflix architecture. The first chapter analyzes the current state of the streaming platform market and the role of content personalization for user retention. The second chapter provides a detailed overview of Netflix's architectural solutions, data collection methods, and the choice of filtering algorithms. The third chapter presents the practical implementation of the recommendation model in Python, a comparative analysis of collaborative and content-based filtering, and an evaluation of the developed system's efficiency based on accuracy metrics. The work includes economic feasibility justification, labor protection measures, and an analysis of environmental aspects of computer equipment operation.