Как работает система фильтрации контента в потоковых сервисах?

Система фильтрации контента в потоковых сервисах работает на основе анализа предпочтений пользователей и характеристик контента. 15

Некоторые этапы процесса:

1. Определение ключевых слов. 4 Алгоритм понимает контекст и игнорирует ненужные слова, например стоп-слова. 4
2. Поиск сходств. 4 Система находит сходства в другом контенте, чтобы рекомендовать тот же класс контента конкретному пользователю. 4 Для этого используется косинусное сходство. 4
3. Генерация рекомендаций. 4 Рекомендации вычисляются на основе средневзвешенного значения всех пользовательских оценок для активных пользователей. 4
4. Контур обратной связи. 5 По мере того, как пользователь взаимодействует с рекомендуемыми товарами, система обновляет его профиль, отражая меняющиеся предпочтения. 5 Этот цикл обратной связи постоянно улучшает рекомендации с течением времени. 5

В основе системы лежит матрица взаимодействия, составленная из различных оценок пользователей. 1 С ней работают алгоритмы машинного обучения, которые обрабатывают данные и передают их в обобщённую модель, отвечающую за рекомендации. 1