{"id":356185,"date":"2024-05-20T23:24:19","date_gmt":"2024-05-20T23:24:19","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=356185"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=356185","title":{"rendered":"<span>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Surprise<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/837\/2cf\/f20\/8372cff203c2104f208cbecc9743808e.png\" width=\"1280\" height=\"1024\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/837\/2cf\/f20\/8372cff203c2104f208cbecc9743808e.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u043c \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0446\u0438\u044e, \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430-\u0441\u0442\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0443, \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044f \u0432\u0440\u0430\u0447\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>Surprise &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u042d\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 Python, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<h4>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c<\/h4>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e<\/strong><\/p>\n<p>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0436\u0430\u043d\u0440\u044b, \u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0440\u0435\u0436\u0438\u0441\u0441\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u0442\u0435\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0445 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0442\u0438\u043f\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>User-Based Collaborative Filtering (UBCF)<\/strong>: \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Item-Based Collaborative Filtering (IBCF)<\/strong>: \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440, \u0442\u043e \u0435\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/strong><\/p>\n<p>\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043a\u0430\u043a \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0432 \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0438\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430) \u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/strong>: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Hit Rate \u0438 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong>: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (Precision) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0430 (Recall), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430<\/strong>: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043b \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Mean Absolute Error (MAE) \u0438 Root Mean Square Error (RMSE), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. <\/p>\n<h3>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 Surprise<\/h3>\n<p>Surprise (Simple Python RecommendatIon System Engine) &#8212; \u044d\u0442\u043e Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b.<\/p>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430<\/h4>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 Surprise \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Python Package Index (PyPI) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install scikit-surprise<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0432\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 Surprise. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e Surprise \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <code>scipy<\/code>, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b Surprise<\/h4>\n<p>Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Dataset<\/strong>: \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 <code>Dataset<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c Surprise.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import Dataset  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 data = Dataset.load_builtin('ml-100k')  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 data = Dataset.load_from_file('custom_data.csv', reader=reader) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>Reader<\/strong>: \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 <code>Reader<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u0434\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import Reader  reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep='\\t', rating_scale=(1, 5)) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432<\/strong>: Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a SVD, K-Nearest Neighbors (KNN), \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import SVD  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD model = SVD(n_factors=100, n_epochs=20, lr_all=0.005, reg_all=0.02)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 trainset = data.build_full_trainset() model.fit(trainset) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438<\/strong>: Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), Precision, Recall \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import accuracy  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 testset = trainset.build_testset() predictions = model.test(testset)  # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 MAE \u0438 RMSE mae = accuracy.mae(predictions) rmse = accuracy.rmse(predictions) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p><strong>\u041a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise.model_selection import cross_validate  results = cross_validate(model, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True) <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Surprise. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Surprise<\/h3>\n<p>Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD (Singular Value Decomposition), \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import SVD from surprise.model_selection import train_test_split  # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD model = SVD(n_factors=100, n_epochs=20, lr_all=0.005, reg_all=0.02)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 model.fit(trainset) <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Mean Absolute Error (MAE) \u0438 Root Mean Square Error (RMSE). \u042d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import accuracy  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 predictions = model.test(testset)  # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 MAE \u0438 RMSE mae = accuracy.mae(predictions) rmse = accuracy.rmse(predictions)  print(f'MAE: {mae}') print(f'RMSE: {rmse}') <\/code><\/pre>\n<h4>\u0412\u044b\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c <code>user_id<\/code>, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043f N \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043f 10 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c user_id user_id = '123' top_n = model.get_top_n(predictions, n=10)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 for user, user_ratings in top_n.items():     if user == user_id:         print(f\"\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f {user_id}:\")         for item_id, rating in user_ratings:             print(f\"\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 ID: {item_id}, \u0420\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433: {rating}\") <\/code><\/pre>\n<h3>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Surprise, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <code>GridSearchCV<\/code> \u0438\u0437 scikit-learn:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import SVD from surprise.model_selection import GridSearchCV  # \u0417\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 param_grid = {'n_factors': [50, 100, 200],               'n_epochs': [20, 30, 50],               'lr_all': [0.002, 0.005, 0.01],               'reg_all': [0.02, 0.1, 0.2]}  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD model = SVD()  # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c GridSearchCV \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, measures=['rmse'], cv=5) grid_search.fit(data)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b best_params = grid_search.best_params['rmse'] print(f'\u041d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b: {best_params}') <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b<\/h4>\n<p>\u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0435. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u044d\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0425\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432<\/strong>: \u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043a \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/strong>: \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0431\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0423\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0435\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0443, \u0436\u0430\u043d\u0440\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0410\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0421\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u043e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0436\u0430\u043d\u0440\u0443 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043f 10 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0436\u0430\u043d\u0440\u0430 '\u043a\u043e\u043c\u0435\u0434\u0438\u044f' user_id = '123' top_n = model.get_top_n(predictions, n=10, genre='\u043a\u043e\u043c\u0435\u0434\u0438\u044f', user=user_id)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 for item_id, rating in top_n:     print(f\"\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 ID: {item_id}, \u0420\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433: {rating}\") <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0436\u0430\u043d\u0440\u0443 \u0438 \u0443\u0447\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430. \u0421 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h3>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Surprise<\/h3>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u0430 \u043a\u043d\u0438\u0433 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Surprise. \u041c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0448\u0430\u0433 \u0437\u0430 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443. (\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430 collab\/jupiter)<\/p>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 1: \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f Surprise \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import random import pandas as pd from surprise import Dataset, Reader, SVD from surprise.model_selection import train_test_split from surprise import accuracy <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 2: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445, \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430\u0445 \u0438 \u0438\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433 users = [str(i) for i in range(1, 101)] books = [str(i) for i in range(1, 201)]  # \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433 data = [] for user in users:     for book in books:         rating = random.randint(1, 5)         data.append([user, book, rating])  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c DataFrame \u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 df = pd.DataFrame(data, columns=['user_id', 'book_id', 'rating'])  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 Reader \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 reader = Reader(rating_scale=(1, 5))  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u0437 DataFrame \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 Reader dataset = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'book_id', 'rating']], reader) <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 3: \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">trainset, testset = train_test_split(dataset, test_size=0.2, random_state=42) <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 4: \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c SVD.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = SVD() model.fit(trainset) <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 5: \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">predictions = model.test(testset)  mae = accuracy.mae(predictions) rmse = accuracy.rmse(predictions)  print(f'MAE: {mae}') print(f'RMSE: {rmse}') <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 6: \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f<\/h4>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0412\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f user_id = random.choice(users)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u043f N \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f top_n = model.get_top_n(predictions, n=10, user=user_id)  print(f\"\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f {user_id}:\") for book_id, rating in top_n:     print(f\"\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 ID: {book_id}, \u0420\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433: {rating}\") <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 7: \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u043f\u043e \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u044e)<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a <code>GridSearchCV<\/code> \u0438\u0437 scikit-learn.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from surprise.model_selection import GridSearchCV  param_grid = {'n_factors': [50, 100, 200],               'n_epochs': [20, 30, 50],               'lr_all': [0.002, 0.005, 0.01],               'reg_all': [0.02, 0.1, 0.2]}  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD model = SVD()  # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c GridSearchCV \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, measures=['rmse'], cv=5) grid_search.fit(dataset)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b best_params = grid_search.best_params['rmse'] print(f'\u041d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b: {best_params}') <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 8: \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b (\u043f\u043e \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u044e)<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 Surprise \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <code>n_jobs<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">model = SVD(n_jobs=-1)  # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0435 \u044f\u0434\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 model.fit(trainset) <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 9: \u0423\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 (\u043f\u043e \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u044e)<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0436\u0430\u043d\u0440\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0443 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043f 10 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0436\u0430\u043d\u0440\u0430 '\u0444\u0430\u043d\u0442\u0430\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430' user_id = '42' genre = '\u0444\u0430\u043d\u0442\u0430\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430'  top_n = model.get_top_n(predictions, n=10, user=user_id)  filtered_recommendations = [(book_id, rating) for book_id, rating in top_n if genre in get_genre_of_book(book_id)]  print(f\"\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433 \u0432 \u0436\u0430\u043d\u0440\u0435 '{genre}' \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f {user_id}:\") for book_id, rating in filtered_recommendations:     print(f\"\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 ID: {book_id}, \u0420\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433: {rating}\") <\/code><\/pre>\n<h4>\u0428\u0430\u0433 10: \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d<\/h4>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0432 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def get_recommendations_for_user(user_id, n=10):     # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f     top_n = model.get_top_n(predictions, n=n, user=user_id)     return top_n  # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u0435 user_id = '42' recommended_books = get_recommendations_for_user(user_id) <\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432 \u0432\u0430\u0448 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e, \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u043c  <\/p>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/tlW9\/\">\u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a. Advanced<\/a> \u043e\u0442 OTUS. \u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Z6Rb\/\">\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/o9gT\/\">use case<\/a>, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e \u0437\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/tlW9\/\">\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430<\/a>.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/764222\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/764222\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u043c \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0430\u0448\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0446\u0438\u044e, \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430-\u0441\u0442\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0443, \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044f \u0432\u0440\u0430\u0447\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>Surprise &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u042d\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 Python, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<h4>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c<\/h4>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e<\/strong><\/p>\n<p>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u0435\u0441\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0436\u0430\u043d\u0440\u044b, \u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0440\u0435\u0436\u0438\u0441\u0441\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u0442\u0435\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0445 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0442\u0438\u043f\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>User-Based Collaborative Filtering (UBCF)<\/strong>: \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Item-Based Collaborative Filtering (IBCF)<\/strong>: \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440, \u0442\u043e \u0435\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u043b\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/strong><\/p>\n<p>\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043a\u0430\u043a \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0432 \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0438\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (\u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430) \u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u044d\u0442\u0443 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0413\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0431\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/strong>: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Hit Rate \u0438 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong>: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (Precision) \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0442\u0430 (Recall), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430<\/strong>: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043b \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Mean Absolute Error (MAE) \u0438 Root Mean Square Error (RMSE), \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b, \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. <\/p>\n<h3>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 Surprise<\/h3>\n<p>Surprise (Simple Python RecommendatIon System Engine) &#8212; \u044d\u0442\u043e Python-\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b.<\/p>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430<\/h4>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 Surprise \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Python Package Index (PyPI) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install scikit-surprise<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0439 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0432\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 Surprise. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e Surprise \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <code>scipy<\/code>, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b Surprise<\/h4>\n<p>Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Dataset<\/strong>: \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 <code>Dataset<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c Surprise.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import Dataset  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 data = Dataset.load_builtin('ml-100k')  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 data = Dataset.load_from_file('custom_data.csv', reader=reader) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p><strong>Reader<\/strong>: \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 <code>Reader<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u0434\u0440.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import Reader  reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep='\\t', rating_scale=(1, 5)) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"3\">\n<li>\n<p><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432<\/strong>: Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a SVD, K-Nearest Neighbors (KNN), \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import SVD  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD model = SVD(n_factors=100, n_epochs=20, lr_all=0.005, reg_all=0.02)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 trainset = data.build_full_trainset() model.fit(trainset) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"4\">\n<li>\n<p><strong>\u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438<\/strong>: Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), Precision, Recall \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import accuracy  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 testset = trainset.build_testset() predictions = model.test(testset)  # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 MAE \u0438 RMSE mae = accuracy.mae(predictions) rmse = accuracy.rmse(predictions) <\/code><\/pre>\n<ol start=\"5\">\n<li>\n<p><strong>\u041a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f<\/strong>: \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<pre><code class=\"python\">from surprise.model_selection import cross_validate  results = cross_validate(model, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True) <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Surprise. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Surprise<\/h3>\n<p>Surprise \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD (Singular Value Decomposition), \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import SVD from surprise.model_selection import train_test_split  # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD model = SVD(n_factors=100, n_epochs=20, lr_all=0.005, reg_all=0.02)  # \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 model.fit(trainset) <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Mean Absolute Error (MAE) \u0438 Root Mean Square Error (RMSE). \u042d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import accuracy  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 predictions = model.test(testset)  # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 MAE \u0438 RMSE mae = accuracy.mae(predictions) rmse = accuracy.rmse(predictions)  print(f'MAE: {mae}') print(f'RMSE: {rmse}') <\/code><\/pre>\n<h4>\u0412\u044b\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c <code>user_id<\/code>, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u043f N \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043f 10 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c user_id user_id = '123' top_n = model.get_top_n(predictions, n=10)  # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 for user, user_ratings in top_n.items():     if user == user_id:         print(f\"\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f {user_id}:\")         for item_id, rating in user_ratings:             print(f\"\u0422\u043e\u0432\u0430\u0440 ID: {item_id}, \u0420\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433: {rating}\") <\/code><\/pre>\n<h3>\u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Surprise, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 <code>GridSearchCV<\/code> \u0438\u0437 scikit-learn:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from surprise import SVD from surprise.model_selection import GridSearchCV  # \u0417\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 param_grid = {'n_factors': [50, 100, 200],               'n_epochs': [20, 30, 50],               'lr_all': [0.002, 0.005, 0.01],               'reg_all': [0.02, 0.1, 0.2]}  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD model = SVD()  # \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c GridSearchCV \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, measures=['rmse'], cv=5) grid_search.fit(data)  # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b best_params = grid_search.best_params['rmse'] print(f'\u041d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b: {best_params}') <\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 SVD \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h4>\u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b<\/h4>\n<p>\u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0435. \u041e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>\u041f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u041a\u044d\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0425\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-356185","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/356185","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=356185"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/356185\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=356185"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=356185"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=356185"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}