Рекомендаційні алгоритми використовуються у великій кількості сфер діяльності, таких як логістика, туризм, оптова торгівля, медицина, маркетинг, фінанси і багато інших. Дана курсова робота спрямована на огляд, аналіз та порівняння одних з фундаментальних алгоритмів отримання рекомендацій. Також у роботі розглядаються методи підготовки даних перед обробкою та способи отримання якісного аналізу отриманих рекомендацій. Продемонстровано створення програмного коду реалізації алгоритмів колаборативної фільтрації та рекомендацій на основі метаданих об'єктів, використовуючи інструменти мови програмування Python та користувацького інтерфейсу JupyterLab.
Висновком є аналіз результатів роботи реалізованих підходів до побудови двусторонніх рекомендаційних систем.