Машинное обучение в современных сервисах для поиска фильмов работает следующим образом: алгоритм анализирует большой объём информации о пользователе и сопоставляет её с данными о фильме, сериале, программе, а также с данными о других зрителях, которые посмотрели и оценили этот контент. 2

Для алгоритма рекомендаций важны два типа данных: 2

1. Исторические. 2 Дают информацию о просмотрах контента конкретным пользователем или людьми, максимально похожими на пользователя (кто, когда и где посмотрел, сколько времени ушло на просмотр, сколько было повторных просмотров, досматривали ли до конца). 2
2. Демографические. 2 Представляют собой социально-демографическую информацию о пользователях: пол, возраст, сферу деятельности и место жительства. 2

Как правило, рекомендации включают три типа фильтрации: 2

1. Коллаборативная. 2 На основе действий пользователя его классифицируют по определённой категории. 2 Затем алгоритм идентифицирует действия других людей из той же категории или похожей категории и предлагает контент для просмотра. 2
2. На основе содержимого (контентная). 2 Такие механизмы работают в соответствии с описанием элементов и предпочтениями пользователя. 2 В рекомендациях отображаются ключевые понятия, которые потребитель ранее использовал при поиске контента. 2 Например, если он смотрел комедийные шоу, то ему порекомендуют другие программы в этом жанре. 2
3. Гибридная. 2 Эта модель объединяет в себе методы двух предыдущих. 2 Самый популярный гибридный подход — двухуровневая модель: сначала в ней работает коллаборативная фильтрация, которая отбирает небольшое число кандидатов, а затем их ранжирует гораздо более мощная контентная модель. 2

Также алгоритмы машинного обучения помогают автоматизировать анализ контента, исследуя различные атрибуты видео, такие как визуальное и звуковое качество, жанровая классификация и теги контента. 5