Разница между разработкой рекомендательного сервиса для фильмов и музыки заключается в том, какие факторы учитываются при формировании рекомендаций.

Для фильмов традиционные рекомендательные системы ориентированы на предоставление рекомендаций на основе истории просмотров пользователя или просмотров пользователей, схожих по параметрам. 3 В первом случае система анализирует свойства контента по истории просмотров и предлагает фильмы определённого жанра и актёрского состава. 3 Второй тип систем — системы коллаборативной фильтрации, подбирают пользователям фильмы, исходя из предпочтений схожих пользователей по некоторым параметрам (страна, пол, возраст, сфера деятельности и другие). 3

Для музыки при разработке рекомендательного сервиса важно учитывать разнообразные факторы, влияющие на предпочтения пользователей, такие как жанр музыки, артисты, предпочтения в зависимости от настроения или времени суток, а также новые тренды и рекомендации от друзей или экспертов. 5