Как работают рекомендательные технологии в мобильных приложениях?

Рекомендательные технологии в мобильных приложениях работают на основе сбора, систематизации и анализа данных о предпочтениях пользователей. www.rustore.ru

Некоторые способы, как это происходит:

• Анализ истории установленных приложений. www.rustore.ru Например, магазин приложений RuStore сравнивает историю установленных пользователем приложений с наборами приложений других пользователей. www.rustore.ru Если они схожи, то на основании прогноза интересов может быть рекомендовано воспользоваться теми или иными сервисами. www.rustore.ru
• Сбор данных через анкеты и опросы. habr.com Пользователю предлагают заполнять анкеты и проходить опросы, чтобы определить его предпочтения. habr.com
• Фиксирование поведения пользователя в приложении. habr.com Система фиксирует, какие страницы или разделы пользователь посмотрел, что добавлял в корзину, какие и где оставлял комментарии и т. п.. habr.com

Существуют разные подходы к построению рекомендательных систем: kz.kursiv.media

• Коллаборативная фильтрация. kz.kursiv.media habr.com Рекомендации основаны на истории оценок как самого пользователя, так и других. habr.com
• Фильтрация на контенте. kz.kursiv.media habr.com Товары и услуги рекомендуются на основе знаний о них: жанр, производитель, конкретные функции и т. п.. habr.com
• Фильтрация на знаниях. kz.kursiv.media habr.com Рекомендации основаны на опыте взаимодействия пользователя с приложением. kz.kursiv.media
• Гибридный подход. kz.kursiv.media Сочетает все три подхода для получения более точных результатов. kz.kursiv.media

Рекомендательные системы позволяют мобильным приложениям обращаться к каждому пользователю на индивидуальном уровне, предлагая товары, услуги или контент, который может быть интересен именно ему. dzen.ru