Алгоритмы искусственного интеллекта влияют на работу рекомендательных систем несколькими способами:

• Персонализация рекомендаций. 25 Системы подбирают контент или продукт под уникальные интересы и предпочтения каждого пользователя на основе анализа его поведения и взаимодействий с системой. 2
• Учёт изменений в реальном времени. 2 Алгоритмы мгновенно подстраивают рекомендации по мере появления новых данных. 2
• Предсказание намерений. 2 Системы определяют вероятность того, что пользователь заинтересуется новым продуктом на основе анализа его действий и предпочтений. 2
• Обработка больших данных. 2 Рекомендательные системы эффективно работают с огромными объёмами данных, которые включают пользовательские данные, взаимодействия с платформой, контекстные сведения и т. д.. 2
• Ранжирование и сортировка. 2 Системы оптимизируют порядок, по которому товары предлагаются пользователям, основываясь на их вероятной релевантности и привлекательности. 2
• Снижение проблемы «холодного старта». 2 Рекомендательные системы предоставляют релевантные рекомендации новым пользователям при ограниченном количестве данных. 2

В основе рекомендательных систем лежит множество алгоритмов и моделей машинного обучения, которые анализируют объёмы данных, превышающие возможности человеческого восприятия. 5