Технология рекомендаций контента для нескольких пользователей работает на основе коллаборативной фильтрации. 12 Система делит пользователей на группы по схожим интересам и затем рекомендует им то, что просматривали (покупали, заказывали) другие люди из этого сегмента. 1

Алгоритм рекомендаций использует два типа данных: 3

1. Исторические. 3 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). 3
2. Демографические. 3 Представляют собой социально-демографическую информацию о пользователях: пол, возраст, сферу деятельности и место жительства. 3

Как правило, рекомендации включают три типа фильтрации: 3

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

Алгоритмы машинного обучения непрерывно обрабатывают информацию и подстраиваются под изменения в поведении и интересах пользователей. 4