Рекомендательные технологии в мобильных приложениях работают на основе сбора, систематизации и анализа данных о предпочтениях пользователей. 3

Некоторые способы, как это происходит:

• Анализ истории установленных приложений. 3 Например, магазин приложений RuStore сравнивает историю установленных пользователем приложений с наборами приложений других пользователей. 3 Если они схожи, то на основании прогноза интересов может быть рекомендовано воспользоваться теми или иными сервисами. 3
• Сбор данных через анкеты и опросы. 5 Пользователю предлагают заполнять анкеты и проходить опросы, чтобы определить его предпочтения. 5
• Фиксирование поведения пользователя в приложении. 5 Система фиксирует, какие страницы или разделы пользователь посмотрел, что добавлял в корзину, какие и где оставлял комментарии и т. п.. 5

Существуют разные подходы к построению рекомендательных систем: 4

• Коллаборативная фильтрация. 45 Рекомендации основаны на истории оценок как самого пользователя, так и других. 5
• Фильтрация на контенте. 45 Товары и услуги рекомендуются на основе знаний о них: жанр, производитель, конкретные функции и т. п.. 5
• Фильтрация на знаниях. 45 Рекомендации основаны на опыте взаимодействия пользователя с приложением. 4
• Гибридный подход. 4 Сочетает все три подхода для получения более точных результатов. 4

Рекомендательные системы позволяют мобильным приложениям обращаться к каждому пользователю на индивидуальном уровне, предлагая товары, услуги или контент, который может быть интересен именно ему. 2