Рекомендательная система для онлайн-кинотеатра
DCДатаКрафтЗаказчик: КиноПоток
Подтверждён заказчиком
РазработкаТелеком8 декабря 2025 г.Задача
Стриминговый сервис с 5 млн подписчиков нуждался в персонализированной рекомендательной системе для увеличения вовлечённости и снижения оттока.
Решение
Разработана гибридная рекомендательная система (коллаборативная фильтрация + content-based + deep learning). Batch-предрасчёт рекомендаций через Spark, real-time ранжирование через Redis. A/B тестирование моделей.
Результаты
CTR рекомендаций вырос на 35%. Среднее время просмотра на сессию увеличилось на 18 минут. Отток подписчиков снизился на 8% за первые 6 месяцев.
Масштаб и сроки
Масштаб
5 млн подписчиков, 40К единиц контента
Длительность
5 месяцев
Технологии
PythonPyTorchApache SparkRedisKubernetes
Оценка заказчика
В срок
5/5
В рамках бюджета
5/5
Коммуникация
5/5
Готов к повторному сотрудничеству: Да
Команда проекта
СН
Сергей Наумов
Lead ML Engineer