Некоторые современные системы рекомендаций для медиаконтента:

• Фильтрация на основе контента. 3 Анализирует характеристики контента (жанр, режиссёр, актёры и т. д.) и предлагает похожие элементы. 3 Например, если пользователь смотрел комедийные шоу, то ему порекомендуют другие программы в этом жанре. 2
• Коллаборативная фильтрация. 3 Анализирует поведение пользователей, находя схожие паттерны среди них и рекомендуя контент на основе предпочтений похожих пользователей. 3
• Гибридные модели. 3 Объединяют оба подхода для достижения более точных результатов. 3

Например, Netflix использует гибридный подход, комбинируя коллаборативную и контентную фильтрацию с мощными нейросетями. 3 Они анализируют не только то, что пользователь смотрит, но и как он это делает, например, как быстро он переключается между эпизодами или как часто нажимает паузу. 3

• Spotify использует нейросети для создания персонализированных плейлистов, таких как Discover Weekly. 3 Они анализируют не только музыкальные предпочтения, но и создают аудиоподписи для каждого трека, чтобы находить музыку с похожими характеристиками. 3
• YouTube использует глубокие нейросети для анализа поведения пользователей. 3 Они учитывают множество факторов, таких как время просмотра, взаимодействие с видео (лайки, комментарии), и даже текстовые данные, такие как заголовки и описания видео. 3