Актуальність проекту полягає у тому, що зі постійним збільшенням обсягів даних у мережі інтернет, комерційним платформам потрібні засоби для впорядкування цих даних та полегшення роботи з ними кінцевого споживача. Для таких засобів електронної комерції як онлайн магазини та аукціони важливо, щоб користувач міг швидко знайти потрібний йому товар
та в результаті придбати його. Використання рекомендаційної системи може зменшити час, що витрачається на пошуки, а також сприяти виявленню нових товарів, що можуть бути потенційно цікавими для користувача. Таким чином, в поле зору користувача потрапляє більша кількість товарів, що сприяє збільшенню кількості продажів. Саме тому компанії-власники подібних ресурсів зацікавленні у впровадженні та розвитку подібних систем.
Об’єктом дослідження є інтернет аукціони з товарами порівняно високої вартості, на кшталт аукціону б/у автомобілів copart.com.
Метою проекту є розробка рекомендаційної системи для інтернет аукціону на прикладі аукціону б/у автомобілів, що при генерації рекомендацій спиратиметься на історію активності користувачів, їх попередні покупки та характеристики лотів, а також зможе працювати в умовах динамічного списку товарів. Загальний аналіз та порівняння методів машинного навчання, їх
застосування в алгоритмах надання рекомендацій