Как работает алгоритм рекомендаций на крупных интернет-площадках?

Алгоритм рекомендаций на крупных интернет-площадках работает следующим образом: timeweb.com

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

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

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. e-pepper.ru На основании собранных о пользователе данных предсказываются его последующие действия с помощью набора алгоритмов, а результаты работы нескольких алгоритмов объединяются и формируют рекомендации. e-pepper.ru

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. e-pepper.ru Также используются аналогичные агрегированные данные по другим пользователям сервиса. e-pepper.ru 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. e-pepper.ru

На «СберМаркете» используются рекомендации двух типов — персонализированные и неперсонализированные. e-pepper.ru Персонализированные рекомендации — это предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю исходя из сведений о действиях, совершённых данным пользователем на СберМаркете. e-pepper.ru 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. e-pepper.ru