Как алгоритм рекомендаций адаптируется под действия пользователя?

Алгоритм рекомендаций адаптируется под действия пользователя следующим образом:

1. Собираются данные о пользователях. 3 Включая информацию о предыдущих покупках, оценках, просмотрах, а также посещённых страницах и социальных контактах. 3
2. На основе собранных данных создаются профили пользователей, в которых отражаются их предпочтения и интересы. 3
3. Рекомендательная система по специально разработанному алгоритму оценивает сходство между потребителями и объектами. 3 При этом анализируется сходство профилей пользователей и сходства между элементами. 3 Например, если пользователь A и пользователь Б имеют схожие предпочтения, то элемент, который нравится пользователю A, скорее всего, придётся по вкусу и пользователю Б. 3
4. На следующем шаге рекомендательные системы применяют фильтрацию к огромному объёму контента и определяют, какие элементы являются наиболее релевантными для определённого пользователя. 3 Могут быть задействованы фильтры по жанру, времени, местоположению или иным параметрам. 3
5. Алгоритмы учитывают реакцию пользователя на предлагаемые элементы, чтобы работать над улучшением рекомендаций, обновлением модели на основе этой информации. 3 Например, если зритель онлайн-кинотеатра положительно оценил предложенный фильм, алгоритм учтёт это при формировании рекомендаций в будущем. 3

Чем активнее пользователь взаимодействует с сервисами (слушает музыку, смотрит фильмы, заказывает еду или товары), тем точнее будут его персональные рекомендации. 2