Рекомендательная система онлайн-кинотеатров работает на основе алгоритмов, которые анализируют зрителя и его поведение, а также весь контент на сайте. 1

Для алгоритма 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. 2 Сначала в ней работает коллаборативная фильтрация, которая отбирает небольшое число кандидатов, а затем их ранжирует гораздо более мощная контентная модель. 2

Упрощённо построение рекомендаций выглядит так: 3

1. В момент открытия страницы клиентское приложение запрашивает рекомендации у рекомендательной системы. 3
2. Система идёт в хранилище за данными, которые нужны для её работы. 3
3. Полученные данные прогоняются через обученные рекомендательные модели, которые и строят рекомендации фильмов. 3
4. Полученные фильмы могут подвергаться дополнительной фильтрации, которая учитывает различные бизнес-правила (учёт возраста пользователя) или особенности устройства (ширину экрана, доступность контента на устройстве). 3
5. Отфильтрованный список фильмов передаётся в клиентское приложение, которое отображает их пользователю. 3

Чем больше качественных данных о пользователе, контенте и взаимодействие пользователя с контентом доступно рекомендательной системе, тем лучше она понимает интересы пользователя и тем точнее рекомендует ему контент. 3