Система рекомендаций на основе истории поиска работает путём анализа большого массива пользовательской информации, включая поисковые запросы, чтобы персонализировать предложения. 14

Процесс создания таких систем включает несколько ключевых этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Собирают информацию из различных источников, включая профили пользователей, историю покупок, модели просмотра сайтов и активность в социальных сетях. 1
2. Обработка данных. 1 Используют алгоритмы машинного обучения и методы искусственного интеллекта, которые извлекают из данных ценные сведения и закономерности. 1
3. Фильтрация и анализ. 1 Система фильтрует собранные данные, чтобы выявить релевантные товары, соответствующие предпочтениям пользователя. 1 Анализируют такие факторы, как предыдущие покупки, рейтинги товаров и отзывы. 1
4. Формирование рекомендаций. 1 На основе проведённого анализа рекомендательная система формирует список персонализированных рекомендаций для каждого пользователя. 1
5. Непрерывное обучение. 1 Рекомендательные системы постоянно учатся и адаптируются на основе отзывов и взаимодействия с пользователями. 1

Примеры сервисов, где используется такая система рекомендаций: «Кинопоиск», где рекомендации строятся на основе истории поиска, оценок просмотренных фильмов и сериалов, их сохранений в коллекцию. 5