Застосування фреймворку Next.js для розробки системи рекомендацій відеоконтенту

У статті розглянуто застосування фреймворку Next.js для розробки системи рекомендацій відеоконтенту. Обґрунтовано доцільність використання гібридної моделі персоналізації, яка поєднує структурні метрики контенту (жанри, тривалість, рік випуску) з механізмами колаборативної фільтрації на основі історії взаємодій користувача. Такий підхід дозволяє ефективно вирішувати проблему «холодного старту» для нових користувачів. Особливу увагу приділено технічним аспектам реалізації: порівняно з класичними SPA на базі React.js, Next.js забезпечує серверний рендеринг (SSR), що усуває ефект «водоспаду» мережевих запитів, покращує показник Time-to-First-Byte та значно підвищує швидкість завантаження сторінок. Фреймворк дозволяє реалізувати повноцінний фулстек-застосунок з вбудованою маршрутизацією та API Routes, що спрощує архітектуру та полегшує подальше масштабування. Зроблено висновок, що поєднання гібридної моделі рекомендацій з можливостями Next.js (SSR, гнучка архітектура API) є оптимальним технічним рішенням для створення високопродуктивних інформаційних систем, що працюють з мультимедійними даними у реальному часі.