За последние десятилетия принципы работы персональных рекомендательных систем значительно изменились, пройдя путь от унифицированных предложений до персонализированной и гиперперсонализированной адаптации продуктов, услуг и контента под конкретного пользователя. 2

Некоторые изменения:

• Внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта. 1 Эти технологии позволяют более точно предсказывать предпочтения пользователей на основе их поведения, интересов и даже эмоционального состояния. 1
• Использование контекстуальной персонализации. 1 Система не только анализирует исторические данные, но и учитывает текущую ситуацию пользователя, например, время суток, местоположение или настроение. 1
• Развитие мультиканальной персонализации. 1 Пользователи взаимодействуют с брендом через различные платформы и устройства. 1 Рекомендательные системы интегрируют данные из разных источников, что ведёт к созданию единого профиля пользователя, учитывающего его предпочтения на всех каналах. 1
• Применение гибридных моделей. 1 Они сочетают коллаборативную и контентную фильтрацию, что позволяет достигать более высокой точности в рекомендациях. 1
• Использование технологий распознавания эмоций. 2 Они позволяют определять психотип пользователя и проводить глубинный анализ его интересов и предпочтений на основе оценки эмоциональных реакций на контент. 2