Какие существуют современные системы рекомендаций для медиаконтента?

Некоторые современные системы рекомендаций для медиаконтента:

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

Например, Netflix использует гибридный подход, комбинируя коллаборативную и контентную фильтрацию с мощными нейросетями. rugpt.io 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. rugpt.io

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