Как работает система персонализированных рекомендаций на онлайн-платформах?

Система персонализированных рекомендаций на онлайн-платформах работает на основе анализа данных о пользовательском поведении. kuratov.ru Для этого используются различные алгоритмы, например:

• Коллаборативная фильтрация. kuratov.ru Анализирует данные о предпочтениях пользователей и использует их для предсказания предпочтений других пользователей. kuratov.ru Например, если пользователь А и пользователь Б имеют схожие интересы и предпочтения, система может рекомендовать пользователю А контент или товары, которые ранее понравились пользователю Б. kuratov.ru
• Контентная фильтрация. kuratov.ru Анализирует характеристики контента или товаров и сопоставляет их с профилем и интересами пользователя. kuratov.ru Например, если пользователь интересуется фильмами определённого жанра, система может рекомендовать ему фильмы схожего жанра, независимо от того, понравились ли они другим пользователям. kuratov.ru
• Гибридные системы. kuratov.ru Комбинируют оба подхода — коллаборативную и контентную фильтрации — для достижения высокой точности рекомендаций. kuratov.ru Они учитывают как данные о предпочтениях пользователей, так и характеристики контента или товаров, чтобы предложить наиболее подходящие варианты. kuratov.ru

Также алгоритмы мгновенно подстраивают рекомендации по мере появления новых данных и учитывают изменения в реальном времени. retailrocket.ru