Recommender systems work by analyzing user behavior and preferences to provide personalized recommendations. They use algorithms to predict what items a user may like based on their past interactions with the system or similar users. These systems can recommend products, services, movies, music, or any other type of content based on the user's interests and behavior. The goal is to help users discover new items they may enjoy and improve their overall experience with the platform.
Systém doporučování je typ informačního filtrovacího systému, který využívá minulé akce nebo preference uživatele k navrhování nových položek, které by uživatele mohly zajímat. Systém funguje tím, že nejprve sbírá data o chování a preferencích uživatele, jako například o tom, jaké položky často kupují nebo prohlížejí online. Tyto údaje jsou pak použity k vytvoření personalizovaného profilu uživatele na základě jeho minulého chování. Systém pak může doporučovat položky, které jsou přizpůsobeny uživatelovu profilu a zájmům, analýzou dalších položek, které podobní uživatelé zakoupili nebo prohlédli.