Система персонализированных рекомендаций в современных операционных системах работает на основе анализа действий и предпочтений пользователя. 2 Она предлагает контент, который может быть интересен пользователю, учитывая его историю просмотров, покупок или оценок. 3

Например, в операционной системе Android главный магазин приложений Google Play собирает информацию о действиях пользователя: какие приложения он скачивает, какие игры запускает, какие фильмы смотрит. 2 На основе этого анализа Google Play предлагает рекомендации, которые могут быть интересны пользователю: новые приложения, игры, книги, фильмы, музыку и многое другое. 2

Также для формирования рекомендаций могут использоваться и другие методы, например:

• Фильтрация по содержанию. 3 Система анализирует определённые характеристики товаров и услуг для формирования рекомендаций. 3 Например, если пользователь купил сыворотку для чувствительной кожи лица на маркетплейсе, алгоритмы предложат купить крем для кожи от этого же бренда или похожую сыворотку от других производителей. 3
• Коллаборативная фильтрация. 45 Система идентифицирует пользователей со схожими вкусами и предпочтениями на основе их исторического поведения. 4 Например, если пользователь A и пользователь B приобрели похожие книги или положительно оценили похожие фильмы, система делает вывод, что у них схожие предпочтения. 4