Как работает система рекомендаций в сервисах Яндекса и стриминговых платформах?

Система рекомендаций в сервисах Яндекса основана на алгоритмах, которые учитывают действия пользователей. yandex.ru Рекомендации постоянно меняются и подстраиваются под поведение пользователей. yandex.ru

Некоторые факторы, на которых базируются рекомендации:

• Действия пользователя: лайки и дизлайки, оценки, заказы, покупки, клики, просмотры товаров, подборок, фильмов. texterra.ru
• Время просмотра, нахождение в сервисе или разделе сервиса. texterra.ru
• Информация, которой человек сам делится с Яндексом: геолокация, язык, возраст. texterra.ru
• Контекст: неделя или время суток использования. texterra.ru
• Свойства контента или товаров: например, жанр фильма. texterra.ru

Если предпочтения пользователя изменились, алгоритм это учтёт, и со временем рекомендации адаптируются под новые интересы. yandex.ru Чем активнее пользователь взаимодействует с сервисами, тем точнее будут его персональные рекомендации. yandex.ru

В стриминговых платформах система рекомендаций работает на основе анализа большой объёмов информации о пользователе и сопоставления её с данными о фильме, сериале, программе, а также с данными о других зрителях, которые посмотрели и оценили этот контент. {10-host}

Как правило, рекомендации включают три типа фильтрации: {10-host}

1. Коллаборативная. {10-host} На основе действий пользователя его классифицируют по определённой категории. {10-host} Затем алгоритм идентифицирует действия других людей из той же категории/подобной категории и предлагает контент для просмотра. {10-host}
2. На основе содержимого (контентная). {10-host} Такие механизмы работают в соответствии с описанием элементов и предпочтениями пользователя. {10-host} В рекомендациях отображаются ключевые понятия, которые потребитель ранее использовал при поиске контента. {10-host} Например, если он смотрел комедийные шоу, то ему порекомендуют другие программы в этом жанре. {10-host}
3. Гибридная. {10-host} Эта модель объединяет в себе методы двух предыдущих. {10-host} Самый популярный гибридный подход представляет из себя двухуровневую модель. {10-host} Сначала в ней работает коллаборативная фильтрация, которая отбирает небольшое число кандидатов, а затем их ранжирует гораздо более мощная контентная модель. {10-host}