Алгоритмы машинного обучения влияют на процесс рекомендации друзей, позволяя создавать более точные и персонализированные рекомендации. 24

Например, в социальных сетях алгоритмы на основе машинного обучения анализируют информацию о пользователях и их взаимодействии, чтобы подбирать подходящих кандидатов для рекомендаций. 2 При этом учитываются такие факторы, как общая геолокация, место работы и возможные цепочки из общих друзей. 3

Также алгоритмы машинного обучения могут учитывать контекст, например зависимость рекомендаций от времени дня, погоды или местоположения пользователя. 1 Это даёт возможность ещё больше персонализировать рекомендации и повысить уровень удовлетворённости пользователей. 1

Таким образом, машинное обучение помогает отбирать для рекомендаций друзей, основываясь на индивидуальных предпочтениях и других характеристиках пользователей.

Например, во «ВКонтакте» с помощью алгоритмов машинного обучения происходит отбор кандидатов для рекомендаций из сотен миллионов аккаунтов. 3