Для создания персонализированных рекомендаций в социальных сетях используются разные алгоритмы, среди них:

• Коллаборативная фильтрация. 24 Подход основывается на анализе действий пользователей и их взаимодействии с контентом. 2 Если пользователь A и пользователь B имеют схожие предпочтения, то система может рекомендовать пользователю A контент, который ранее понравился пользователю B. 2
• Контентная фильтрация. 24 Метод основан на анализе характеристик контента. 2 Например, если пользователь часто взаимодействует с постами о фитнесе, система может предложить ему похожие посты с таким же контентом. 2
• Гибридные модели. 25 Такие системы объединяют подходы коллаборативной и контентной фильтрации, что позволяет преодолеть некоторые ограничения каждого подхода. 2 Например, они могут учитывать как поведение пользователей, так и содержание самого контента. 2
• Нейронные сети. 4 Особенно популярны для создания рекомендательных систем, так как могут обрабатывать большие объёмы данных и выявлять сложные паттерны. 4 В социальных сетях нейронные сети могут анализировать тексты постов и комментариев для рекомендаций контента. 4