1. Маркетинговое исследование. Интернет-торговля в России 2024. Data Insight. 03.05.2024. Available at: https://datainsight.ru/eCommerce_2023 (accessed: 30.05.2025).
Marketing research.E-commerce in Russia 2024.Data Insight.03.05.2024. (In Russ.). Availableat: https://datainsight.ru/eCommerce_2023 (accessed: 30.05.2025).
2. Воронцов К. В. Коллаборативная фильтрация и матричные разложения: курс лекций. Машинноеобучение. 21.03.2025. Available at: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/9/95/Voron-ML-CF.pdf (accessed: 30.05.2025).
Vorontsov K. V. Collaborate filtering and matrix splittings: lecture course. Mashinnoe obuchenie = Machine Learning.(In Russ.). 21.03.2025. Available at: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/9/95/Voron-ML-CF.pdf (accessed: 30.05.2025).
3. Falk K. Practical recommender systems. Shelter Island, NY: Manning Publ.; 2019. 432 p.
4. Shirokikh M., Shenbin I., Alekseev A., Volodkevich A., Vasilev A., Nikolenko S. User response modeling in recommender systems: A survey. Зап. науч. сем. ПОМИ. 2023;530:141–190. EDN: FWJUQZ.
Shirokikh M., Shenbin I., Alekseev A., Volodkevich A., Vasilev A., Nikolenko S. User response modeling in recommender systems: A survey. J. Math. Sci. 2024;285:255–293. https://doi.org/10.1007/s10958-024-07431-3
5. Jannach D., Zanker M., Felfernig A., Friedrich G. Recommender systems: An introduction. Cambridge, MA: CambridgeUniv. Press; 2020. 352 p.
6. Гагарина Л. Г., Болотин Ю. С., Болотина Е. С. Исследование и разработка методики фильтрации для рекомендательной системы. ИзвестияТулГУ. Техническиенауки. 2023;(1):387–390. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-1-387-391. EDN: ECUYCW.
Gagarina L. G., Bolotin Yu. S., Bolotina E. S. Research and development of a filtering technique for a recommendation system.Izvestiya TulGU. Tekhnicheskie nauki = Proceedings of the TSU. Technical Sciences.2023;(1):387–390. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-1-387-391
7. Rossetti M., Stella F., Zanker M. Towards explaining latent factors with topic models in collaborative recommender systems. In: 2013 24th International Workshop on Database and Expert Systems Applications. LosAlamitos, CA: IEEE; 2013, pp. 162–167. https://doi.org/10.1109/DEXA.2013.26
8. Monastyrev V. V., Drobintsev P. D. Recommendation system based on user actions in the social network. Тр. Института системного программирования РАН = ProceedingsofISPRAS. 2020;32(3):101–108. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2020-32(3)-9
9. Болотина Е. С., Болотин Ю. С., Гагарина Л. Г. Разработка алгоритма первичной инициализации рекомендательных систем. Информационныесистемыитехнологии. 2025;(2):29–37. EDN: JOHJAQ.
Bolotina E. S., Bolotin Yu. S., Gagarina L. G. Development of algorithm for solving primary initialization problem in recommender system.Informatsionnye sistemy i tekhnologii = Information Systems and Technologies. 2025;(2):29–37. (In Russ.).
10. Ricci F., Rokach L., Shapira B. (eds). Recommender systems: handbook. 3rded. New York: Springer; 2022. xi, 1060 p. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2197-4