Система рекомендаций в социальных сетях работает на основе машинного обучения, нейронных сетей и обратной связи пользователей. 3

Алгоритм формирует «умную ленту», которая подбирает посты от тех страниц, которые, по его мнению, наиболее интересны пользователю. 1 Это мнение формируется активностью пользователя: просмотрами, лайками, комментариями и т. п.. 1

Система анализирует:

• Личную информацию пользователя в профиле. 2 Эти данные формируют публичный образ, который человек хочет использовать при общении. 2
• Как пользователь взаимодействовал с контентом на площадке. 2 На какие посты он реагировал лайками или «классами», какие ролики смотрел и т. д.. 2
• Предпочтения аудитории, похожей на пользователя по какому-либо признаку. 2 Алгоритмы относят пользователя к широкому кластеру людей с одинаковыми предпочтениями. 2

На следующем шаге рекомендательные системы применяют фильтрацию к огромному объёму контента и определяют, какие элементы являются наиболее релевантными для определённого пользователя. 5 Могут быть задействованы фильтры по жанру, времени, местоположению или иным параметрам. 5

Также алгоритмы учитывают реакцию пользователя на предлагаемые элементы, чтобы работать над улучшением рекомендаций, обновлением модели на основе этой информации. 5