Робота присвячена дослідженню можливостей впровадження гібридної системи рекомендацій із використанням штучного інтелекту у бібліотечних системах. Гібридні системи поєднують методи колаборативної фільтрації, контентної фільтрації та алгоритмів глибокого навчання для створення персоналізованих рекомендацій. Проаналізовано переваги та виклики впровадження гібридних систем, а також їхній потенційний вплив на підвищення залученості користувачів та популяризацію бібліотечних послуг. Результати показують, що використання штучного інтелекту для рекомендацій значно покращує точність та релевантність пропозицій для користувачів, сприяючи більш ефективному використанню бібліотечних ресурсів.

IMPLEMENTATION OF A HYBRID RECOMMENDATION SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Abstracts

This work is dedicated to exploring the potential of implementing a hybrid recommendation system using artificial intelligence in library systems. Hybrid systems combine collaborative filtering, content-based filtering, and deep learning algorithms to create personalized recommendations. The study analyzes the advantages and challenges of implementing such systems, as well as their potential impact on increasing user engagement and promoting library services. The results demonstrate that the use of artificial intelligence for recommendations significantly improves the accuracy and relevance of suggestions for users, leading to more efficient use of library resources.