Они анализируют предыдущие действия клиента, поведение похожих людей, характеристики товаров и контекст взаимодействия, чтобы определить, какие товары, услуги или предложения стоит показать конкретному человеку.

При этом слово «товар» здесь условно. Рекомендовать можно одежду, продукты питания и электронику, но тем же классом алгоритмов можно выбирать фильм, ресторан, отель, банковский продукт, страховой тариф, образовательный курс или следующую услугу.

Именно поэтому recommender systems давно вышли за пределы классического e-commerce и стали одной из базовых технологий персонализации цифрового бизнеса.

Классическая академическая классификация выделяет три основных семейства рекомендательных подходов: content-based, collaborative и hybrid recommendations. За два десятилетия поверх них появились embeddings, neural networks, sequential models, graph models, multimodal и foundation-model architectures, однако базовый принцип остался тем же: найти для конкретного клиента наиболее релевантный объект среди большого количества вариантов.