Рекомендательная система видеосервисов работает на основе алгоритмов, определяющих предпочтения зрителя. 4 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. 4

Как правило, рекомендации включают три типа фильтрации: 4

1. Коллаборативная. 4 На основе действий пользователя его классифицируют по определённой категории. 4 Затем алгоритм идентифицирует действия других людей из той же категории или похожей категории и предлагает контент для просмотра. 4
2. На основе содержимого (контентная). 4 Такие механизмы работают в соответствии с описанием элементов и предпочтениями пользователя. 4 В рекомендациях отображаются ключевые понятия, которые потребитель ранее использовал при поиске контента. 4 Например, если он смотрел комедийные шоу, то ему порекомендуют другие программы в этом жанре. 4
3. Гибридная. 4 Эта модель объединяет в себе методы двух предыдущих. 4 Самый популярный гибридный подход — двухуровневая модель. 4 Сначала в ней работает коллаборативная фильтрация, которая отбирает небольшое число кандидатов, а затем их ранжирует гораздо более мощная контентная модель. 4

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. 5