Системы рекомендаций контента в современных операционных системах работают на основе алгоритмов машинного обучения. 3 Они анализируют данные о пользователях и их поведении, чтобы предсказать, какой контент будет наиболее интересен пользователю, и предложить его. 3

Как правило, рекомендации включают три типа фильтрации: 1

1. Коллаборативная. 13 На основе действий пользователя его классифицируют по определённой категории. 1 Затем алгоритм идентифицирует действия других людей из той же или похожей категории и предлагает контент для просмотра. 1
2. На основе содержимого (контентная). 1 Такие механизмы работают в соответствии с описанием элементов и предпочтениями пользователя. 1 В рекомендациях отображаются ключевые понятия, которые потребитель ранее использовал при поиске контента. 1 Например, если он смотрел комедийные шоу, то ему порекомендуют другие программы в этом жанре. 1
3. Гибридная. 13 Эта модель объединяет в себе методы двух предыдущих. 1 Например, система сначала использует коллаборативную фильтрацию для определения круга возможных рекомендаций, а затем применяет контентную фильтрацию для уточнения и ранжирования этих рекомендаций. 3

Для алгоритма рекомендаций важны два типа данных: 1

1. Исторические. 1 Дают информацию о просмотрах контента конкретным пользователем или людьми, максимально похожими на пользователя (кто, когда и где посмотрел, сколько времени ушло на просмотр, сколько было повторных просмотров, досматривали ли до конца). 1
2. Демографические. 1 Представляют собой социально-демографическую информацию о пользователях: пол, возраст, сферу деятельности и место жительства. 1