З розвитком інформаційних технологій та постійним зростанням кількості цифрового контенту питання надання якісних персоналізованих рекомендацій стає важливим аспектом сучасних інформаційних систем. Розробка та впровадження рекомендаційних систем, здатних ефективно адаптувати пропозиції під індивідуальні вподобання користувачів, є ключовим напрямом досліджень у галузі аналізу даних. Останнім часом усе більше уваги приділяється алгоритмам, що забезпечують точнішу сегментацію даних для поліпшення якості рекомендацій. Зокрема, методи кластеризації дозволяють групувати користувачів на основі схожих поведінкових характеристик, що позитивно впливає на точність наданих рекомендацій і сприяє підвищенню їхньої релевантності.

У процесі цього дослідження розглянуто сучасні підходи до використання методів кластеризації у контексті створення рекомендаційних систем. Значну увагу приділено принципам адаптації рекомендацій на основі аналізу користувацької поведінки та вподобань, а також можливостям підвищення точності прогнозів через використання групування даних. Розглянуто підходи до сегментації, що дозволяють створювати узгоджені й точні прогнози для різних категорій користувачів, враховуючи їхні унікальні риси та уподобання.

Проаналізовано перспективи застосування різних стратегій обробки даних і технік для підвищення якості рекомендацій. Результати дослідження підкреслюють важливість вибору відповідного методу аналізу даних для забезпечення релевантності контенту, що отримують користувачі. Визначено, що ефективна кластеризація може значно покращити не лише точність рекомендацій, але й загальний користувацький досвід, адже допомагає виявити приховані патерни у поведінці та уподобаннях, що, в свою чергу, сприяє більш глибокому розумінню потреб користувачів та підвищує ймовірність їхньої задоволеності сервісом. Таким чином, дане дослідження має значний потенціал для розвитку і вдосконалення рекомендаційних систем у різних сферах.

DOI: https://doi.org/10.31649/mccs2024.5-08