Большинство современных рекомендательных систем художественной литературы опираются на жанровые параметры, рейтинговые оценки и историю пользовательского взаимодействия, практически не анализируя содержательные и эмоциональные особенности самих текстов. Подобный подход снижает точность рекомендаций и не позволяет формировать подбор произведений с учётом их смысловой и нарративной близости. В работе предлагается разработка алгоритма рекомендаций художественных произведений, основанного на семантическом анализе текста с использованием нейросетевых моделей. Предлагаемое решение включает иерархическую сегментацию произведения, формирование векторных представлений и многоуровневую обработку текста.

Анджаев Б.М. (науч. рук. Харитонов А.Ю.) Алгоритм формирования рекомендаций художественных произведений на основе семантического анализа текстов с применением нейросетевых моделей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16290