Афонін, АндрійЛиса, Анастасія2025-09-022025-09-022025https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/36336У даній роботі детально досліджено рекомендаційні системи, їх класифікації, механізми роботи та поширену проблему холодного старту. Проведено аналіз популярних сервісів, які використовують рекомендаційні системи. Окрім цього, у роботі розглянуто інструменти для розробки мобільних додатків для iOS, а також реалізовано HealthTech-застосунок Dish, що надає рекомендації рецептів на основі локальної ML-моделі. У першому розділі проаналізовано теоретичні основи створення рекомендаційних систем, їх види та принципи роботи, а також проблему холодного старту. У другому розділі описано технології та інструменти що були використанні під час створення мобільного додатку. У третьому розділі наведено практичну реалізацію застосунку для здорового харчування, включаючи побудову рекомендаційної системи, збереження даних та створення користувацького інтерфейсу. Результатом роботи є функціональний застосунок для iOS, що надає індивідуальні рекомендації рецептів на основі вподобань користувачів. Це доводить можливість ефективного впровадження локальних ML моделей у мобільні рішення.ukрекомендаційні системихолодний стартмобільні додаткиHealthTech-застосунок Dishбакалаврська роботаOther