Системы рекомендаций сайтов формируют персонализированный контент для пользователей на основе анализа данных о их предпочтениях и поведении. 14

Существует несколько типов рекомендательных алгоритмов, которые используют разные подходы для персонализации контента: 4

1. Коллаборативная фильтрация. 4 Алгоритм собирает данные о поведении пользователей (что они смотрят, лайкают или слушают) и находит группы пользователей с похожими предпочтениями. 4 На основе этих данных система предлагает контент, который был интересен другим людям с аналогичными вкусами. 4 Например, если пользователь слушает много песен одной группы, алгоритм предложит ему исполнителей, которых слушают другие пользователи, также заинтересованные в этой группе. 4
2. Контентная фильтрация. 4 Алгоритмы изучают ключевые параметры объекта (текст, метаданные, теги) и сопоставляют их с предпочтениями пользователя. 4 Например, если человек часто смотрит фильмы одного жанра, система порекомендует ему похожие фильмы на основе жанра, актёров или темы. 4
3. Гибридные модели. 4 Комбинируют коллаборативную и контентную фильтрацию для достижения более точных рекомендаций. 4 Это наиболее эффективные системы, так как учитывают как поведение других пользователей, так и предпочтения самого пользователя. 4

Для создания рекомендаций используются алгоритмы машинного обучения, которые анализируют большие объёмы данных и выявляют закономерности. 3