Каждый день пользователи по всему миру получают большое количество различных рассылок — только через сервис MailChimp ежедневно рассылают миллиард писем. Из них открывают 20.81%.

Ежемесячно пользователи наших сайтов получают рассылки с отобранными редактором материалами. Эти письма открывают около 21% читателей.

Для того, чтобы повысить это число можно сделать их персонализированными. Один из способов — добавить рекомендательную систему, которая будет подсказывать материалы, интересные конкретному читателю.

В этой статье расскажу о том, как реализовать рекомендательную систему с нуля на основе коллаборативной фильтрации.

Первая часть статьи содержит теоретическую основу для реализации рекомендательной системы. Для понимания материала достаточно школьной математики.

Во второй части описана реализация на Python для данных нашего сайта.