Алгоритм рекомендаций на крупных интернет-площадках работает следующим образом: 3

1. Собираются данные о пользователях. 3 Включая информацию о предыдущих покупках, оценках, просмотрах, а также посещённых страницах и социальных контактах. 3
2. Создаются профили пользователей, в которых отражаются их предпочтения и интересы. 3
3. Рекомендательная система по специально разработанному алгоритму оценивает сходство между потребителями и объектами. 3 При этом анализируется сходство профилей пользователей и сходства между элементами. 3
4. К огромному объёму контента применяют фильтрацию и определяют, какие элементы являются наиболее релевантными для определённого пользователя. 3 Могут быть задействованы фильтры по жанру, времени, местоположению или иным параметрам. 3
5. Алгоритмы учитывают реакцию пользователя на предлагаемые элементы, чтобы работать над улучшением рекомендаций, обновлением модели на основе этой информации. 3

Например, на Ozon рекомендательная система маркетплейса оценивает вероятность взаимодействия пользователя с каждым товаром из отобранных. 1 При этом она учитывает несколько типов взаимодействия: покупка товара, клик на карточку товара, добавление в корзину, добавление в избранное. 1

На Wildberries площадка анализирует информацию о действиях и запросах пользователя на маркетплейсе, данные о его геолокации и устройстве, длительность поисковой сессии и источник перехода на сайт, а также дату и время посещения платформы. 1 На основании собранных о пользователе данных предсказываются его последующие действия с помощью набора алгоритмов, а результаты работы нескольких алгоритмов объединяются и формируют рекомендации. 1

На «Яндекс Маркете» рекомендательные алгоритмы используют сведения о предпочтениях пользователей, полученные от них при использовании сервиса: историю поиска товаров, историю покупок на Маркете, просмотры и клики, товары, добавленные в корзину и избранное, размеры одежды, которую человек покупал раньше, любимые бренды. 1 Также используются аналогичные агрегированные данные по другим пользователям сервиса. 1 Алгоритм выбирает рекомендованные товары по принципу ранжирования: чем выше вероятность, что покупатель откроет карточку товара, закажет его, положит в корзину или добавит в избранное, тем выше этот товар оказывается в списке ранжирования. 1

На «СберМаркете» используются рекомендации двух типов — персонализированные и неперсонализированные. 1 Персонализированные рекомендации — это предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю исходя из сведений о действиях, совершённых данным пользователем на СберМаркете. 1 Неперсонализированные рекомендации — это предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю в конкретном рекомендательном блоке в зависимости от цели такого блока, без использования каких-либо сведений о предпочтениях. 1