Какие алгоритмы используются для формирования рекомендаций на видеоплатформах?

Для формирования рекомендаций на видеоплатформах используются различные алгоритмы, среди которых:

• Фильтрация на основе контента. 3 Алгоритм анализирует характеристики контента (жанр, режиссёр, актёры и т. д.) и предлагает похожие элементы. 3
• Коллаборативная фильтрация. 23 На основе действий пользователя его классифицируют по определённой категории. 2 Затем алгоритм идентифицирует действия других людей из той же категории или подобной категории и предлагает контент для просмотра. 2
• Гибридные модели. 23 Объединяют оба подхода для достижения более точных результатов. 3

Некоторые типы нейросетей, которые часто используются в рекомендательных системах:

• Рекуррентные нейросети (RNN). 3 Хорошо справляются с последовательными данными, такими как история просмотров. 3 RNN могут учитывать порядок элементов, что важно для прогнозирования следующего интересующего контента. 3
• Автокодировщики. 3 Обучаются на задачах восстановления данных, помогая выявлять скрытые паттерны в пользовательских предпочтениях. 3
• Генеративные состязательные сети (GAN). 3 Используются для создания нового контента или предсказания того, что может понравиться пользователю, на основе имеющихся данных. 3

При формировании рекомендаций на видеоплатформах также учитываются такие параметры, как взаимодействие с контентом, геолокация, демографическая информация, история просмотров, подписки, поисковые действия и продолжительность просмотра. 5