Рекомендаційна система на основі моделі Two Tower

Abstract

У роботі розглянуто гібридну рекомендаційну систему на основі моделі Two Tower. Виділено основні принципи роботи даної моделі та її переваги порівняно з традиційними підходами. Проаналізовано можливості покращення функціональних можливостей рекомендаційних систем шляхом застосування сучасних нейронних мереж. Показано, що модель Two Tower дозволяє враховувати інтереси користувачів та надавати їм релевантні рекомендації в режимі реального часу.

The paper considers a hybrid recommender system based on the Two Tower model. The main working principles of this model and its advantages compared to traditional approaches are highlighted. The possibilities of improving the functionality of recommender systems by using modern neural networks are analyzed. It is shown that the Two Tower model allows taking into account the interests of users and providing them with relevant recommendations in real time.