Особенности работы рекомендательных систем в онлайн-кинотеатрах заключаются в следующем:

• Анализ данных. 2 Система извлекает информацию об интересах пользователя из событий просмотра контента, просмотра постеров фильмов и покупок. 1 Также используются исторические данные о просмотрах контента конкретным пользователем или людьми, максимально похожими на него (кто, когда и где посмотрел, сколько времени ушло на просмотр, сколько было повторных просмотров, досматривали ли до конца). 2 Ещё одна категория данных — демографическая: пол, возраст, сфера деятельности и место жительства. 2
• Обучение рекомендательных моделей. 1 Обогащаясь знаниями из различных справочников, например информацией о дате производства фильма или актёров, которые там снимались, эти данные используются для обучения рекомендательных моделей. 1 Анализируя данные, модели учатся идентифицировать паттерны интересов пользователя и затем строят рекомендации на их основе. 1
• Адаптация рекомендаций под устройство. 1 Для построения рекомендаций учитывается популярность фильмов на каждом устройстве, а также ширина экрана устройства и возможности по воспроизведению определённых типов видео. 1

Также в онлайн-кинотеатрах могут использоваться гибридные системы, которые сочетают в себе свойства двух перечисленных рекомендательных систем. 3