All countries

Price: 500000

Number of applications: 2

Разработка AI-системы персонализированных рекомендаций видеоконтента для цифровой медиаплатформы.
Customer

Azimut Tech
Decision acceptance deadline

26.06.26 (inclusive)

Form of award

Внутренний грант от школы

Product status

Idea

Task type

ICT tasks

Сфера применения

Media sphere

Область задачи

Neurotechnology and artificial Intelligence

Type of product

Веб-сайт

Problem description

В условиях активного роста потребления цифрового видеоконтента и увеличения количества пользователей стриминговых платформ компании, работающие в медиасфере, сталкиваются с проблемой персонализации контента и удержания аудитории. При большом объеме видеоматериалов пользователям становится сложнее быстро находить релевантный контент, что снижает вовлеченность и негативно влияет на показатели удержания аудитории. Существующие алгоритмы рекомендаций не всегда учитывают пользовательские предпочтения в режиме реального времени, а ручная аналитика поведения аудитории требует значительных временных ресурсов. Это ограничивает возможность масштабирования медиаплатформ и снижает эффективность взаимодействия с пользователями.

Expected effect

После внедрения решения планируется создать интеллектуальную систему рекомендаций на базе технологий искусственного интеллекта, которая будет анализировать поведение пользователей, историю просмотров, предпочтения и вовлеченность аудитории. Ожидается повышение времени удержания пользователей внутри платформы, увеличение количества просмотров контента, рост вовлеченности аудитории, улучшение пользовательского опыта, а также повышение эффективности работы платформы за счет персонализированной выдачи контента.

Full name of responsible person

Болотбеков Алишер Рустамбекович

Purpose and description of task (project)

Разработка AI-системы персонализированных рекомендаций видеоконтента для цифровой медиаплатформы. Решение должно обеспечивать анализ пользовательского поведения в режиме реального времени, учитывать историю просмотров, взаимодействие с контентом, жанровые предпочтения и автоматически формировать персонализированную ленту рекомендаций. Система должна использовать алгоритмы машинного обучения для постоянного самообучения на основе новых данных пользователей, а также обеспечивать возможность аналитики эффективности рекомендаций и влияния на пользовательскую активность. Основной целью проекта является повышение пользовательского удержания, увеличение вовлеченности аудитории и оптимизация процессов доставки контента за счет применения технологий искусственного интеллекта.

Note

Компания заинтересована во взаимодействии с Backend-разработчиками, Data Engineers, AI/ML Engineers и командами, имеющими опыт разработки рекомендательных систем, высоконагруженных видеоплатформ и систем анализа пользовательского поведения.

Send the solution