Алгоритмы подбора контента на основе предпочтений пользователей работают по следующему алгоритму: 23

1. Сбор данных и профилирование пользователей. 23 Алгоритмы собирают информацию о предыдущих покупках, оценках, просмотрах, посещённых страницах и социальных связях. 23 На основе этих данных создаются профили пользователей, в которых отражаются их предпочтения и интересы. 3
2. Оценка и сходство. 23 Алгоритмы оценивают сходство между пользователями и объектами. 2 Например, если пользователь A и пользователь B имеют похожие предпочтения, то элемент, который понравился пользователю A, скорее всего, понравится и пользователю B. 23
3. Фильтрация контента. 23 Алгоритмы применяют фильтры к огромному объёму контента, чтобы определить, какие элементы могут быть наиболее релевантными для конкретного пользователя. 23 Это может быть фильтрация по жанру, времени, местоположению или другим параметрам. 23
4. Обратная связь и обновление модели. 23 Алгоритмы анализируют реакцию пользователя на предлагаемые элементы и используют эту информацию для обновления модели. 23 Например, если пользователь положительно оценил предложенный фильм, алгоритм учтёт это при формировании рекомендаций в будущем. 23

Алгоритмы подбора контента на основе предпочтений пользователей используются в социальных сетях, стриминговых сервисах, интернет-магазинах и других сферах. 1