Разработка рекомендательной системы для социальной сети

Целью данной работы является разработка социальной сети, а также интеллектуальной рекомендательной системы для этой сети.

Рекомендации системы могут включать в себя:

1.    подбор публикаций, которые могут заинтересовать пользователя;

2.    подбор друзей;

3.    подбор сообществ;

4.    подбор сотрудников на работу;

5.    подбор компании для сотрудника.

При подборе публикаций в первую очередь система будет выдавать публикации друзей и сообществ данного пользователя. Также система будет учитывать отметки «Нравится» и «Не нравится». У любой публикации будет автор, которым может быть, как пользователь, так и сообщество, а также набор хэштегов. Если пользователь будет оставит отметку «Нравится», то в будущем система будет с большей вероятностью выдавать публикации с этим набором хэштегов или автором. А отметки «Не нравится», напротив, будут снижать вероятность выдачи системой публикаций того же автора и тем же набором хэштегов.

При подборе друзей система будет учитывать наличие общих друзей и сообществ, возраст, город и страну проживания, образование и карьеру. Также если пользователь оставлял отметки «Нравится» к публикациям, то система с большей вероятностью порекомендует добавить автора этих публикаций в друзья.

При подборе сообществ система будет обращать внимание на то, есть ли друзья в этом сообществе у данного пользователя, а также оставлял ли он отметки к публикациям данного сообщества.

При подборе сотрудников для работодателя и компании для соискателей система будет учитывать увлечения, хобби, город и страну проживания, образование, карьеру и профессиональные навыки каждого пользователя. На основе этих данных система сможет порекомендовать работодателям (пользователи с определенным статусом или сообщества, отмеченные как организации) определенных пользователей в качестве сотрудников, а соискателям, соответственно, устроиться на работу в эти компании.

Научная новизна заключается в разработке решений, позволяющих расширить стандартные функции рекомендательных систем для социальной сети, добавив в них возможности онлайн-рекрутинга.