Аннотация:Разработан алгоритм выбора рекомендаций, пригодный для вычисления кандидатов в реальном времени. Предлагается рассматривать не полное множество объектов-кандидатов, а некоторое «оптимальное подмножество» достаточно релевантных объектов существенно меньшей размерности. Релевантность объектов из оптимального подмножества позволяет получить приемлемые рекомендации при существенно меньших вычислительных затратах. Для выбора оптимального подмножества используются методы машинного обучения.