Процесс ранжирования в рекомендательных системах работает на основе алгоритмов машинного обучения. 1 Они анализируют данные о пользователях и их поведении, чтобы предсказать, какой контент будет наиболее интересен пользователю, и предложить его. 1

Некоторые методы, которые используются для этого:

• Коллаборативная фильтрация. 1 Система анализирует поведение пользователя и ищет других пользователей с похожими предпочтениями. 1 Затем она рекомендует контент, который понравился этим похожим пользователям. 1 Например, если пользователь A и пользователь B имеют схожие вкусы в фильмах, и пользователь A посмотрел фильм, который пользователь B ещё не видел, то система порекомендует этот фильм пользователю B. 1
• Контентная фильтрация. 1 Система анализирует характеристики контента и сопоставляет их с предпочтениями пользователя. 1 Например, в случае с книгами это могут быть жанр, автор, язык и т. д.. 1 Система создаёт профиль пользователя на основе его предпочтений и затем сравнивает его с характеристиками доступного контента, чтобы предложить наиболее подходящие варианты. 1
• Байесовское персонализированное ранжирование (BPR). 2 Метод использует байесовский подход для прямой оптимизации ранжирования элементов путём сравнения пар элементов (того, с которым пользователь взаимодействовал, и того, с которым он этого не делал). 2 Алгоритм предполагает, что для взаимодействующего элемента должно быть более высокое предпочтение по сравнению с невзаимодействующим, и обновляет свою модель, чтобы отразить это предположение. 2