Какие алгоритмы машинного обучения используются для персонализированных рекомендаций в онлайн-магазинах?

Для персонализированных рекомендаций в онлайн-магазинах используются, например, такие алгоритмы машинного обучения:

• Коллаборативная фильтрация. simulative.ru apptask.ru Основана на анализе действий пользователей, схожих во вкусах и предпочтениях. apptask.ru Бывает двух видов: «пользователь-пользователь» (рекомендации формируются на основе сходства вкусов) и «предмет-предмет» (предложения формируются на основе взаимодействия с аналогичными объектами). simulative.ru
• Фильтрация на основе содержимого. simulative.ru Подход основан на характеристиках объектов (например, жанр, актёры, цена) для формирования рекомендаций. simulative.ru
• Гибридные рекомендательные системы. simulative.ru apptask.ru Объединяют различные подходы, такие как коллаборативная фильтрация и фильтрация на основе содержимого, чтобы повысить точность и эффективность рекомендаций. simulative.ru

Также для персонализации рекомендаций в онлайн-магазинах используют глубокое обучение, графовые алгоритмы и обучение с подкреплением. simulative.ru

Для генерации рекомендаций применяют данные о предыдущих покупках, кликах по товарам, поисковых запросах, а также поведенческие данные, такие как время, проведённое на странице товара. apptask.ru