В данной работе проводится сравнительный анализ и исследование различных методов парсинга медиаконтента. Основная задача данного исследования – выявление наиболее эффективного инструмента, для создания персонализированных рекомендаций. Оценка производится на основе точности, скорости и обучаемости каждого метода. Работа направлена на предоставление детального анализа существующих подходов к парсингу мультимедийных данных, без углубления в разработку новых методов.
