Работа посвящена разработке интеллектуальной системы подбора пользователей на основе анализа игровых предпочтений. Актуальность обусловлена ростом популярности игр с различными игровыми жанрами и необходимостью создания эффективных механизмов взаимодействия пользователей. Основное внимание уделяется разработке интеллектуальной системы, представленной в виде клиент-серверного приложения. В работе анализируются существующие методы машинного обучения и подходы к построению рекомендательных систем, применяемые для выявления групп пользователей по склонностям и интересам. На основе анализа предпочтений формируются пользовательские профили и оценивается степень их сходства. Система формирует рекомендации и осуществляет автоматизированный подбор пользователей с близкими игровыми интересами.

Шевченко С.О., Суворин И.А., Свинин А.Г., Тихонова М.С. (науч. рук. Федоров Д.А.) Разработка интеллектуальной системы подбора пользователей на основе анализа игровых предпочтений с применением методов машинного обучения. // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/18136