Как алгоритм рекомендаций адаптируется под действия пользователя?

Алгоритм рекомендаций адаптируется под действия пользователя следующим образом:

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

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