В настоящей статье представлен сравнительный анализ подходов к построению рекомендательных систем, в основу классификации которых положена степень персонализации выдаваемого контента. Актуальность темы исследования обусловлена фундаментальным противоречием, неизбежно возникающим на этапе проектирования подобных систем: необходимостью одновременного обеспечения высокой точности индивидуальных предсказаний и сохранения приемлемого уровня вычислительной сложности, интерпретируемости и стоимости внедрения.

Цель работы заключалась в разработке системы критериев и практических инструментов, обеспечивающих осознанный выбор архитектурной стратегии рекомендательной системы на основе ее классификации по степени персонализации. Для достижения поставленной цели решались задачи по выделению и содержательной характеристике четырех классов систем, формированию набора сопоставимых оценочных параметров и построению процедуры принятия проектного решения. Научная значимость исследования состоит в систематизации представлений о градациях персонализации и в обосновании комплекса из семи взаимосвязанных критериев, отражающих ключевой для данной предметной области компромисс между точностью и сложностью. Практическая ценность определяется разработкой блок-схемы и чек-листа – инструментов, применимых на начальных стадиях проектирования и допускающих итеративное уточнение архитектуры по мере развития сервиса.

Основные результаты работы свидетельствуют, что ни один из рассмотренных классов не обладает абсолютным преимуществом. Выбор определяется конкретными условиями проекта, а оптимальной траекторией развития является последовательное движение от простых решений к более сложным по мере накопления данных. Новизна предложенного подхода заключается в переводе проблемы выбора рекомендательной архитектуры из плоскости интуитивных предпочтений в плоскость структурированного сопоставления по явно заданным критериям.