В персональных рекомендательных системах применяются различные технологии машинного обучения, среди них:

• Коллаборативная фильтрация. 14 Подход строится на предположении, что люди с аналогичными интересами будут схожим образом реагировать на одинаковые товары или контент. 1
• Контентный анализ. 1 Фокусируется на характеристиках товаров или услуг. 1 Персональные рекомендации генерируются на основе анализа атрибутов, похожих на те, с которыми пользователь ранее взаимодействовал. 1
• Гибридные модели. 1 Объединяют мощь коллаборативной фильтрации и контентного анализа, расширяя возможности индивидуализации рекомендаций. 1
• Глубокие нейронные сети. 1 Способны выявлять сложные зависимости и паттерны в больших объёмах данных. 1
• Контекстуальное понимание. 1 Учитываются такие факторы, как время суток, местоположение и текущее состояние, чтобы предложения были максимально уместными и полезными в данный момент времени. 1
• Обучение с подкреплением. 2 Используется для оптимизации рекомендаций в режиме реального времени. 2
• Графовые алгоритмы. 2 Применяются для анализа взаимодействий между пользователями и объектами. 2
• Анализ правил ассоциации. 5 Метод интеллектуального анализа данных, который может обнаруживать закономерности и отношения между элементами в наборе данных. 5