Проектирование и разработка рекомендательной системы в приложении для поиска знакомств

Данная дипломная работа посвящена проектированию и разработке рекомендательной системы в приложении для поиска знакомств Yume, ориентированного на формирование долгосрочных отношений на основе психологической совместимости пользователей. Введение в работу содержит анализ текущей ситуации на рынке онлайн-знакомств, включая проблемы и возможности, связанные с развитием технологий и изменениями в потребностях пользователей. Основная проблема, выделенная в работе, заключается в недостаточной эффективности существующих решений для создания долгосрочных отношений, несмотря на растущий спрос на такие сервисы. Целью работы является разработка архитектуры рекомендательной системы, которая учитывает психологические факторы, чтобы повысить вероятность установления значимых связей в реальной жизни для пользователей приложения Yume. Для достижения данной цели были поставлены следующие основные задачи: Формирование требований к системе рекомендаций. Анализ компонентов архитектуры и методов их разработки. Реализация системы и подготовка к внедрению. Обоснование эффективности разработанной системы. Основные результаты работы включают: Разработка архитектуры рекомендательной системы, учитывающей психологические параметры пользователей. Оценка эффективности системы на основе качественных метрик. Проектирование и реализация серверной части системы на основе языка Python и фреймворка FastAPI. Выбор и настройка базы данных MongoDB для хранения данных взаимодействий пользователей. Проведение альфа и бета тестирования системы, а также обучение модели градиентного бустинга для улучшения качества рекомендаций. Работа представляет значительный вклад в область разработки рекомендательных систем для онлайн-знакомств, предлагая инновационный подход к учету психологической совместимости пользователей.