У епоху цифрових технологій та інформаційного перевантаження алгоритми рекомендацій відіграють ключову роль у наданні персоналізованого досвіду. Зростаючі обсяги контенту на платформах (Netflix, YouTube тощо) вимагають ефективних інструментів для знаходження релевантних матеріалів. Щоденно випускаються нові фільми та серіали, і без рекомендацій користувачі витрачають багато часу на пошук. Рекомендаційні системи знижують час вибору, підвищуючи задоволеність та лояльність юзерів, що є важливим для успіху платформ, тому компанії все більше інвестують у нові алгоритми для підвищення продуктивності та доходів.
Враховуючи актуальність проблеми персоналізованих рекомендацій, було вирішено дослідити алгоритми рекомендацій контенту та розробити рекомендаційну інформаційну систему фільмів.