Монографія присвячена проблемі підвищення ефективності рекомендаційних систем шляхом удосконалення алгоритму Funk SVD. Запропоновані рішення забезпечують здатність моделі до інкрементального навчання та оперативної адаптації до змін користувацьких уподобань. Розроблений підхід поєднує точність матричної факторизації з гнучкістю потокових архітектур, підвищуючи стабільність і швидкодію рекомендацій без значного зростання обчислювальних витрат.
Для науково-педагогічних працівників, зокрема магістрантів, аспірантів і докторантів, які працюють в галузі інформаційних систем та технологій.

Зміст

Вступ