Алгоритм работы рекомендательных систем в веб-интерфейсах включает несколько этапов: 1

1. Сбор данных и профилирование пользователей. 1 Собираются сведения о предыдущих покупках, оценках, просмотрах, посещённых страницах и социальных связях. 1 Эти данные используются для создания профилей пользователей, которые отражают их предпочтения и интересы. 1
2. Оценка сходства между пользователями и объектами. 1 Это делается на основе сходства профилей пользователей и сходства между элементами. 1 Например, если у двух пользователей схожие предпочтения, система предложит одному из них объекты, которые понравились другому. 3
3. Фильтрация контента. 1 К огромным объёмам контента применяют фильтры, чтобы определить, какие элементы могут быть наиболее релевантными для конкретного пользователя. 1 Это может быть фильтрация по жанру, времени, местоположению и другим параметрам. 1
4. Обратная связь и обновление модели. 1 Алгоритмы анализируют реакцию пользователя на предлагаемые элементы и используют эту информацию для обновления модели. 1 Например, если пользователь положительно оценил предложенный фильм, алгоритм учитывает эту информацию при формировании будущих рекомендаций. 1