Система рекомендаций контента в современных социальных сетях работает на основе технологий машинного обучения. 1

Некоторые этапы работы:

1. Сбор данных о пользователях. 5 Включает информацию о личной информации в профиле, взаимодействиях с контентом на площадке (лайки, просмотры). 14
2. Создание профилей пользователей. 5 В них отражаются предпочтения и интересы пользователя. 5
3. Оценка сходства между потребителями и объектами. 5 Система по специально разработанному алгоритму анализирует сходство профилей пользователей и сходства между элементами контента. 5 Например, если у пользователей схожие предпочтения, то элемент, который нравится одному, скорее всего, придётся по вкусу и другому. 5
4. Фильтрация контента. 5 Системы применяют фильтрацию к огромному объёму контента и определяют, какие элементы являются наиболее релевантными для определённого пользователя. 5 Могут быть задействованы фильтры по жанру, времени, местоположению или иным параметрам. 5
5. Учёт реакции пользователя. 5 Алгоритмы учитывают реакцию пользователя на предлагаемые элементы, чтобы работать над улучшением рекомендаций и обновлением модели на основе этой информации. 5

Например, если пользователь указал в профиле, что любит кошек, но со временем стал заходить в группы о собаках и ставить лайки под публикациями о них, со временем алгоритмы перестроятся и начнут предлагать ему больше постов и видео о собаках. 1