Система рекомендаций в социальных сетях для создания персонализированных вишлистов работает на основе анализа предпочтений пользователей и их взаимодействий с контентом. 24

Некоторые методы, которые используются:

• Коллаборативная фильтрация. 2 Платформы анализируют профили пользователей, их связи и интересы, чтобы рекомендовать контент на основе взаимодействий пользователей с подобными интересами. 2 Например, если пользователь активно взаимодействует с постами о путешествиях, система предложит ему страницы и группы, связанные с туризмом. 2
• Контентный анализ. 2 Системы анализируют изображения и текст публикаций, определяют темы и интересы пользователей на основе содержания постов, таких как хэштеги и описание фотографий, чтобы предложить релевантный контент. 2
• Гибридные модели и глубокое обучение. 2 Современные платформы объединяют коллаборативную фильтрацию, контентный анализ и машинное обучение. 2 Например, TikTok комбинирует данные о поведении пользователей, такие как просмотры и лайки, с анализом содержимого видео, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации в ленте «Для вас». 2

Также для создания рекомендаций могут использоваться алгоритмы глубокого обучения, которые анализируют пользовательское поведение и контент, учитывая множество факторов, таких как время просмотра, взаимодействие с контентом и предыдущие действия. 2