Розроблено рекомендаційну систему для пошуку фільмів на основі вмісту. Використано базу даних Mongo DB та утиліти з елементами машинного навчання для пришвидшення пошуку. Використання розробленої системи спрятиме економії часу при підбиранні фільмів за певними критеріями.
- Чен Х., Гоу Л., Чжан Х., Джайлс К. Співробітник: пошукова система для відкриття співпраці в спільній конференції ACM / IEEE з цифрових бібліотек (JCDL) 2011.
- “Facebook, Pandora Lead Rise of Recommendation Engines – TIME”. TIME.com. 27 May 2010. Retrieved 1 June 2015.
- Елахі, Мехді; Річчі, Франческо; Рубенс, Ніл (2016). “Огляд активного навчання в системах рекомендацій спільної фільтрації”. Огляд комп'ютерних наук. 20: 29–50. doi: 10.1016 / j.cosrev.2016.05.002.
- Herlocker, J. L.; Konstan, J. A.; Terveen, L. G.; Riedl, J. T. (січень 2004). "Оцінювання систем рекомендацій спільної фільтрації". ACM Trans. Inf. Сист. 22 (1): 5–53.
- Джон С. Бріз; Девід Хеккерман і Карл Каді (1998). Емпіричний аналіз алгоритмів прогнозування для спільної фільтрації. В доповідях чотирнадцятої конференції «Невизначеність у штучному інтелекті» (UAI'98).
- Mooney R. J. & L. Roy (1999). Content-based book recommendation using learning for text categorization. In Workshop Recom. Sys.: Algo. and Evaluation.