Система персонализированных рекомендаций в облачных сервисах работает на основе анализа больших данных. 14 Для этого используются записи из базы онлайн-сервиса или интернет-магазина. 4 Машинное обучение помогает анализировать эти данные и выявлять закономерности. 4

Некоторые этапы работы системы:

1. Создание матрицы взаимодействия. 1 Строки представляют пользователей, а столбцы — товары. 1 Ячейки матрицы заполняются значениями, которые отражают взаимодействие пользователя с товаром, например, рейтинги или факт покупки. 1
2. Поиск схожести. 1 Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют матрицу, чтобы определить схожесть между пользователями или товарами. 1 Для этого используются метрики вроде косинусного сходства или корреляционного анализа. 1
3. Выдача рекомендаций. 1 На основе выявленной схожести выдаются товары, которые могут понравиться пользователю. 1

Также система может использовать контентно-ориентированный метод. 3 Он предполагает сопоставление пользователей с теми товарами или контентом, которые им нравились или были куплены ранее. 3 Например, для рекомендаций фильмов система учитывает такие параметры, как режиссёр, актёры, жанр и ищет сходство с другими лентами. 3

Ещё один метод — коллаборативная фильтрация. 3 Система, использующая этот метод, рекомендует продукты как на основе оценок самого покупателя, так и на основе явных и неявных предпочтений других пользователей. 3