Приходилось ли сталкиваться с рекомендательными системами?

Да, приходилось работать с рекомендательными системами. Обычно они строятся на основе анализа пользовательских данных и поведения для персонализации контента или товаров. Основные подходы включают:

• Коллаборативная фильтрация (user-based или item-based), где рекомендации строятся на сходстве между пользователями или товарами.
• Контентная фильтрация, где рекомендации основаны на характеристиках товаров и предпочтениях пользователя.
• Гибридные методы, сочетающие несколько подходов.

Пример: в e-commerce рекомендательная система может предлагать товары, которые покупали похожие пользователи, или товары, похожие на уже просмотренные пользователем.

Для реализации часто используют матричные разложения, модели на основе нейронных сетей (например, автоэнкодеры), а также алгоритмы машинного обучения для ранжирования.