Система рекомендаций фильмов на стриминговых платформах работает на основе алгоритмов, которые анализируют информацию о пользователе и сопоставляют её с данными о фильме, а также с информацией о других зрителях, которые посмотрели и оценили этот контент. 1

Для алгоритма рекомендаций важны два типа данных: 1

1. Исторические. 1 Дают информацию о просмотрах контента конкретным пользователем или людьми, максимально похожими на пользователя (кто, когда и где посмотрел, сколько времени ушло на просмотр, сколько было повторных просмотров, досматривали ли до конца). 1
2. Демографические. 1 Представляют собой социально-демографическую информацию о пользователях: пол, возраст, сферу деятельности и место жительства. 1

Система рекомендаций может использовать три типа фильтрации: 1

1. Коллаборативная. 1 На основе действий пользователя его классифицируют по определённой категории. 1 Затем алгоритм идентифицирует действия других людей из той же категории или похожей категории и предлагает контент для просмотра. 1
2. На основе содержимого (контентная). 1 Такие механизмы работают в соответствии с описанием элементов и предпочтениями пользователя. 1 В рекомендациях отображаются ключевые понятия, которые потребитель ранее использовал при поиске контента. 1 Например, если он смотрел комедийные шоу, то ему порекомендуют другие программы в этом жанре. 1
3. Гибридная. 1 Эта модель объединяет в себе методы двух предыдущих. 1 Самый популярный гибридный подход — двухуровневая модель: сначала в ней работает коллаборативная фильтрация, которая отбирает небольшое число кандидатов, а затем их ранжирует гораздо более мощная контентная модель. 1

Со временем система постепенно обучается и, используя накопленные данные, подстраивается под зрителя: чем чаще человек пользуется сервисом, тем более подходящие предложения фильмов и сериалов он получает в рекомендациях. 3