Платформа потокового видео стремится улучшить пользовательский опыт за счёт персонализированных рекомендаций, анализируя большие объёмы данных о предпочтениях и поведении пользователей. Для этого необходимо собирать, хранить и обрабатывать данные, такие

Задание: разработка плана работы с данными для города будущего
Платформа потокового видео стремится улучшить пользовательский опыт

за счёт персонализированных рекомендаций, анализируя большие объёмы

данных о предпочтениях и поведении пользователей. Для этого

необходимо собирать, хранить и обрабатывать данные, такие как история

просмотров, рейтинги и время удержания, с последующим

использованием алгоритмов машинного обучения. Как вы будете решать

задачу повышения точности рекомендаций для пользователей в условиях

быстрого роста числа пользователей?

1. Какие данные о поведении пользователей важно учитывать

(например, история просмотров, время просмотра, рейтинги)?

Определите, как собираемые данные могут влиять на качество

рекомендаций и их персонализацию для каждого пользователя.

2. Какие алгоритмы рекомендательных систем подойдут для создания

персонализированных рекомендаций?

Опишите, как выбор алгоритма зависит от структуры данных и

целей системы.

3. Как обеспечить масштабируемость системы при увеличении числа

пользователей?

Рассмотрите, как выбор архитектуры (например, распределённые

системы, использование облачных решений) поможет справляться с

ростом объёмов данных.

4. Какую инфраструктуру для хранения данных выбрать для

поддержки быстрого анализа?

Какие инструменты хранения (например, Hadoop, Cassandra,

BigQuery) обеспечат баланс между производительностью, затратами

и удобством.

5. Как оценить успех рекомендательной системы с точки зрения

удержания пользователей?

Предложите метрики, такие как CTR, время удержания,

коэффициент оттока, и объясните, как они помогают измерить

эффективность системы.

Введите ответ в произвольной форме