Принципы работы, алгоритмы и применение рекомендательных систем в 2025 году

Ежедневно пользователи сталкиваются с огромной массой информации: тысячи товаров на маркетплейсах, миллионы видео на YouTube и бесконечные ленты в TikTok.
Без применения рекомендательных систем удержать пользователя очень сложно.

Рекомендательные системы решают сразу несколько задач: рост продаж услуг/товаров, удержание пользователей, экономия внимания. Итог: больше прибыли для компании
и концентрированная информация для клиента.

В данной статье мы расскажем о принципах функционирования рекомендательных систем, рассмотрим основные алгоритмические подходы и проанализируем
их применение в различных сферах бизнеса.

Рекомендательная система — это программное решение, которое использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о пользователях и объектах, с целью предсказания предпочтений и автоматической генерации персонализированных рекомендаций.

Алгоритмические решения определяют, какой материал мы видим в социальных сетях, какие товары предлагают интернет-магазины, какие фильмы показывают стриминговые платформы и какую музыку рекомендуют аудиосервисы.

• Персонализация опыта

Каждый пользователь получает уникальные рекомендации, основанные на его поведении и предпочтениях.

• Повышение продаж

Правильно подобранные рекомендации увеличивают коммерческие показатели
и конверсию.

• Увеличение вовлеченности

Качественные рекомендации удерживают пользователей на платформе дольше.

• Фильтрация информации

Системы помогают найти релевантный контент среди миллионов вариантов.

• Открытие нового контента

Системы помогают пользователям находить интересный контент, о котором они могли не знать.

Ручные системы создаются экспертами, которые самостоятельно выполняют группировку и категоризируют контент.

Например, музыкальные редакторы создают тематические плейлисты, такие как "Лучший рок 2000-х" или "Музыка для тренировок", книжные критики составляют подборки "100 лучших романов", а кинокритики формируют списки "Фильмы, которые стоит посмотреть зимой".

Преимущества таких систем — высокое качество, экспертность и эмоциональная ценность рекомендаций. Однако ручные системы имеют критические ограничения, которые делают их неэффективными при росте бизнеса.

Основная проблема — невозможность масштабирования: один эксперт может создать максимум несколько подборок в день, тогда как платформа с миллионами пользователей требует тысячи персонализированных рекомендаций ежесекундно. Отсутствие персонализации означает, что все пользователи видят одинаковые подборки независимо от возраста, местоположения или личных предпочтений — подростку и пенсионеру показывают один список фильмов.

Высокая стоимость экспертного труда становится неподъемной при росте каталога:
если в музыкальном стриминге 1000 песен, эксперт может их все прослушать
и категоризировать, но когда песен становится 100 миллионов, потребуется армия музыкальных критиков.

Автоматизированные системы работают принципиально по-другому. Вместо того
чтобы эксперт создал подборку "Романтические комедии", система анализирует,
что пользователи, которые смотрели "Дневник памяти", также часто выбирают
"Спеши любить", и автоматически показывает второй фильм поклонникам первого.

Процесс внедрения требует накопления критической массы данных — обычно несколько месяцев работы с пользователями для сбора достаточного количества взаимодействий. Новый интернет-магазин не может сразу запустить рекомендации — сначала нужно собрать историю покупок, просмотров и поведения покупателей.

Ограничения автоматизации проявляются в специфических ситуациях. Система может пропустить культурные нюансы — алгоритм не понимает, что в России 23 февраля и 8 марта нужно рекомендовать подарки, а эксперт это учтет. При запуске новых категорий товаров автоматизированные системы работают хуже, чем экспертные подборки, поскольку им нужно время для накопления данных о предпочтениях.

1 этап - Сбор данных

Представим, что в одном из интернет-магазинов вы положили товар в корзину. Информация об этом отправляется в несколько модулей системы:

• Хранилище сырых данных

Это место, где хранится информация в её исходном, неупорядоченном виде
без какой-либо предварительной обработки или структурирования.

Оно хранит сырые события— «как было». Каждое действие фиксируется отдельно: «добавил товар A5678», «удалил товар B1234», «оформил заказ».
Аналогия: склад, где лежат все накладные по каждой покупке за годы.

• Онлайн-хранилище быстрых признаков

Хранит агрегаты и признаки— «состояние на сейчас». Там данные уже обработаны:

• «в корзине 3 товара»,
• «последняя категория — электроника»,
• «среднее время просмотра карточки товара — 12 секунд».

Это место откуда алгоритм берёт свежую информацию прямо во время показа блока «вам может понравиться».
Аналогия: это как блокнот рядом с кассой, куда продавец записывает последние покупки клиента

• Фиче-стор

Это система, частью которой является онлайн-хранилище быстрых признаков. В данной системе информация о добавлении в корзину обновляет профиль пользователя: сколько он тратит, какие категории выбирает, как часто кладёт товары, но не покупает.
Аналогия: как в личной медицинской карте обновляется новый симптом, чтобы врач видел картину целиком.

• Модель рекомендаций

Это набор алгоритмов (математическая модель), которая живет внутри рекомендательной системы. Наше событие (добавление товара в корзину) попадает
в очередь для пересчёта или до-обучения модели.
Система собирает сотни миллионов таких событий и учится понимать закономерности: «Кто берёт смартфон → часто берёт и наушники».

• Система экспериментов (A/B-тесты)

Это система решает, какой части пользователей показать результаты от старой рекомендательной модели, а какой — от новой.

Модели могут гнаться за кликами, но при этом снижать удовлетворённость: пользователь кликает, но уходит разочарованным.Система экспериментов позволяет проверять
не только точность предсказаний, но и реальное влияние на бизнес.

• Мониторинг качества данных

Данная система проверяет, нет ли «аномалий»: вдруг количество событий резко выросло, или все товары одной категории попали в корзины — это может быть баг
или спам.


Системы собирают два типа информации:

1. Явные сигналы. Это то, что пользователь осознанно сообщает системе (оценка фильма, лайки в посте, добавление товара в избранное)
2. Неявные сигналы. Это - косвенные признаки из поведения: сколько времени провели на странице, в какой последовательности кликали, как часто возвращаются к контенту.

2 этап - Обработка информации

Выполняется с помощью алгоритмов машинного обучения. Они анализируют различные аспекты: как ведут себя пользователи, есть ли сезонные тренды (например, зимой больше покупают теплую одежду), учитывают возраст и местоположение пользователей, изучают характеристики самого контента, выявляя скрытые связи между предпочтениями и демографическими данными на уровне, недоступном для обычных программ.

Здесь работают алгоритмы, которые чистят, агрегируют, преобразуют сырые события.
В общем готовят данные для рекомендательной модели из первого этапа.

Механизм алгоритма анализа заложен в фреймворках и готовых инструментах для языков программирования. В настоящее время язык Python стал основным для анализа данных благодаря простоте и богатой экосистеме готовых решений. Например, платформа scikit-learn работает как набор инструментов в мастерской, предоставляя готовые алгоритмы для классификации пользователей, поиска похожих товаров и предсказания рейтингов. Библиотека pandas позволяет легко работать с таблицами данных, фильтруя и группируя миллионы записей о пользователях, а библиотека numpy обеспечивает быстрые математические вычисления с большими массивами чисел.

Для более сложных задач, где нужно "научить" компьютер понимать сложные закономерности, используются фреймворки глубокого обучения: например TensorFlow от Google. Это мощная платформа для создания нейронных сетей, способных анализировать изображения, тексты и сложные паттерны поведения.

Когда данных становится слишком много для одного компьютера, применяются системы распределенных вычислений: фреймворк Apache Spark позволяет обрабатывать информацию на сотнях серверов одновременно как на едином мощном компьютере, библиотека Dask автоматически распределяет задачи между процессорами, библиотека Ray оптимизирована для обучения больших нейронных сетей на кластерах.

3 этап - Генерация рекомендаций

На этом шаге система превращает подготовленные данные из 2 этапа о пользователе
в конкретные предложения: «что показать прямо сейчас».

Используются разные подходы:

• Коллаборативная фильтрация

Смотрит на «похожих людей»: если другие покупатели со такими-же вкусами выбрали колонки после телевизора — вам их тоже предложат.

• Контентная фильтрация

Изучают сами товары. Если вы смотрели зимние куртки — система будет предлагать похожие по бренду, цвету или цене.

• Нейронные сети

Умеют находить сложные связи, которые человек не заметит: например, что любители определённого жанра фильмов чаще интересуются конкретными актёрами.

• Обучение с подкреплением

Система не просто «угадывает вкус», а пробует разные варианты и смотрит,
что удерживает вас дольше. Например, иногда покажет неожиданный фильм,
чтобы проверить интерес.

Основа рекомендательных систем включает несколько основных алгоритмических подходов, каждый из которых имеет свои преимущества и области применения.

Выбор конкретного алгоритма зависит от типа данных, размера пользовательской базы
и специфики бизнес-задач.

Коллаборативная фильтрация основана на принципе "люди со схожими вкусами будут иметь схожие предпочтения в будущем". Этот подход анализирует поведение групп пользователей для формирования рекомендаций.

User-based коллаборативная фильтрация находит пользователей с похожими предпочтениями и рекомендует товары, которые понравились этим пользователям. Например, если пользователи A и B оценили одинаково несколько фильмов, то фильм, который понравился пользователю A, может быть рекомендован пользователю B.

Item-based коллаборативная фильтрация анализирует схожесть между предметами
на основе пользовательских оценок. Если многие пользователи одинаково оценили
два товара, эти товары считаются похожими.

Matrix Factorization — продвинутый метод, который разлагает матрицу взаимодействий пользователь-товар на скрытые факторы. Этот подход позволяет выявлять неочевидные закономерности в данных.

Преимущества коллаборативной фильтрации: не требует анализа содержимого товаров, может находить неожиданные связи. Недостатки: проблема холодного старта для новых пользователей и товаров, требует большого объема данных.

Контентная фильтрация анализирует характеристики товаров и сопоставляет их
с профилем предпочтений пользователя. Система изучает атрибуты товаров, которые нравятся пользователю, и находит схожие по характеристикам.

Анализ характеристик — для каждого товара извлекаются ключевые признаки.
Для фильмов это может быть жанр, режиссер, актёры, год выпуска. Для товаров — бренд, категория, цена, характеристики.

Профилирование пользователей — на основе истории взаимодействий создается профиль предпочтений пользователя. Система определяет, какие характеристики товаров предпочитает конкретный пользователь.

Сопоставление и ранжирование — новые товары оцениваются по степени соответствия профилю пользователя. Преимущества: работает для новых товаров, объяснимость рекомендаций, независимость от других пользователей. Недостатки: ограниченность доступными характеристиками, склонность к переспециализации.

Современные рекомендательные системы активно используют методы глубокого обучения для улучшения качества предсказаний.

Deep Learning модели могут автоматически извлекать сложные признаки из данных
и находить нелинейные зависимости между пользователями и товарами.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) учитывают последовательность действий пользователя, что важно для понимания эволюции предпочтений.

Автоэнкодеры используются для сжатия и восстановления данных о предпочтениях пользователей. Reinforcement Learning позволяет системам обучаться на основе долгосрочной обратной связи от пользователей.

Трансформеры и внимание — архитектуры, заимствованные из обработки естественного языка, показывают отличные результаты в рекомендательных задачах.

В этом подходе система учится через «опыт» взаимодействия с пользователем.
Она пробует разные варианты рекомендаций, получает обратную связь (клик, покупка, время просмотра) и постепенно находит стратегию, которая максимизирует долгосрочную ценность — удержание пользователя, выручку или удовлетворённость.

В отличие от классических методов, которые делают прогноз «что понравится сейчас», обучение с подкреплением позволяет учитывать будущее: система может сознательно показать менее очевидный товар или фильм, чтобы разнообразить опыт и повысить интерес в перспективе.

Примеры использования: TikTok, YouTube и другие платформы, где важно не только угадать текущий интерес, но и поддерживать вовлечённость на месяцы и годы.

Wildberries и Ozon как крупнейшие российские маркетплейсы используют рекомендательные системы для увеличения продаж и улучшения пользовательского опыта.

Основное применение рекомендательных технологий в интернет-ритейле включает показ персонализированных товаров на главной странице на основе поведения пользователей. Системы анализируют историю просмотров и покупок
для формирования индивидуальных предложений.

Маркетплейсы применяют алгоритмы для решения задач электронной коммерции: увеличения среднего чека через предложение дополнительных товаров, повышения конверсии за счет показа релевантных продуктов, удержания пользователей
на платформе через персонализированный контент.

Российские онлайн-ритейлеры адаптируют международные практики рекомендательных систем под локальный рынок, учитывая особенности покупательского поведения, предпочтения в категориях товаров и специфику логистики в различных регионах страны.

Развитие рекомендательных технологий в российском e-commerce следует общемировым трендам персонализации пользовательского опыта и применения машинного обучения для оптимизации коммерческих показателей.

TikTok использует алгоритм "For You Page", который анализирует взаимодействия пользователей: лайки, репосты, комментарии, время просмотра видео, частоту завершения просмотра. Система учитывает информацию о видео: используемые звуки, эффекты, хештеги, описания.

Особенность TikTok — способность быстро адаптироваться к изменениям интересов пользователя. Алгоритм может значительно изменить рекомендации после взаимодействия с несколькими видео новой тематики. Система намеренно включает разнообразный контент, чтобы не создавать эхо-камеры и тестировать новые интересы пользователей.

Netflix построил бизнес-модель вокруг рекомендательных технологий, инвестируя около 150 миллионов долларов в год в развитие алгоритмов. 80% просматриваемого контента приходит через рекомендации. Компания использует персонализированные обложки — один и тот же фильм показывается с разными постерами разным пользователям
в зависимости от их предпочтений.

Система создает микрожанры — всего около 76,000 уникальных категорий вроде "Сентиментальные фильмы о животных" или "Британские детективы с элементами черного юмора". Netflix анализирует историю просмотров, оценки пользователей, время суток и использует гибридную систему, комбинирующую более 100 различных алгоритмов.

Spotify создал функцию Discover Weekly — персонализированные еженедельные плейлисты, которые слушают более 100 миллионов пользователей. Система использует три основных подхода: коллаборативную фильтрацию (анализ похожих пользователей), контентный анализ (характеристики самих треков) и обработку текстовых данных
из интернета о музыке.

Платформа также предлагает Release Radar для уведомлений о новых релизах и Daily Mix — несколько плейлистов, смешивающих знакомую музыку с новыми открытиями.

Кроме того, автоматизация прогнозной модели и высокий уровень доверия
к результатам позволили сократить количество ручных корректировок, сосредоточив усилия команды на аналитике и стратегическом управлении, а не на операционны
х операциях.

Российский маркетплейс Ozon занимает лидирующие позиции в использовании искусственного интеллекта для управления запасами и логистикой. Компания внедряет машинное обучение для прогнозирования спроса и оптимизации распределения товаров по складам и регионам. Модель учитывает историю продаж, сезонные колебания, акции и поведение пользователей, что позволяет своевременно выявлять изменения потребительского спроса и оперативно корректировать запасы.

Алгоритмы прогнозирования учитывают миллионы товарных позиций, автоматически подстраиваясь под новые условия, включая внешние факторы.

• После внедрения ML-моделей точность прогнозов выросла примерно на 15%, что помогло Ozon более точно подготавливать склады к пиковым нагрузкам.
• За счёт лучшего планирования удалось сократить затраты на хранение лишних товаров на 12%, а также улучшить оборачиваемость складских остатков.
• Особенно высокую эффективность система показала во время крупных распродаж — например, перед Чёрной пятницей, когда был заранее рассчитан всплеск интереса к электронике, и запасы были перераспределены ещё до начала кампании.

Измерение эффективности рекомендательных систем представляет собой комплексную задачу, требующую комплексного подхода к оценке различных метрик.

Качественная система оценки должна учитывать не только точность предсказаний,
но и бизнес-метрики, пользовательский опыт и долгосрочное влияние на поведение аудитории.

Precision (Точность) показывает, какая доля рекомендованных товаров действительно понравилась пользователям. Высокая точность означает, что система редко предлагает неподходящий контент.

Recall (Полнота) измеряет, какую долю всех потенциально интересных товаров система смогла найти и рекомендовать пользователю.

RMSE (Root Mean Square Error) оценивает точность предсказания рейтингов. Чем ниже RMSE, тем лучше система предсказывает, как пользователь оценит товар.

NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) учитывает порядок рекомендаций — более релевантные товары должны находиться выше в списке.

Coverage (Покрытие) показывает, какая доля товаров из каталога может быть рекомендована пользователям.

Diversity (Разнообразие) измеряет, насколько разнообразны рекомендации — важно избегать эхо-камер и предлагать пользователям новый контент.

A/B-тестирование — основной метод оценки рекомендательных систем
в производственной среде. Пользователи случайным образом разделяются на группы, каждая из которых получает рекомендации от разных алгоритмов. Затем сравниваются ключевые метрики: время на сайте, конверсия, выручка.

Пользовательский фидбэк собирается через различные каналы: явные оценки (лайки, звездочки), неявные сигналы (клики, время просмотра, покупки), опросы и интервью. Современные системы используют многоуровневый фидбэк — от простых лайков
до детальных объяснений предпочтений.

Долгосрочные метрики важны для оценки влияния рекомендаций на лояльность пользователей и их удовлетворенность сервисом в целом.

Перспектива рекомендательных систем определяется несколькими факторами: ростом возможностей искусственного интеллекта, изменением поведения пользователей
и изменением требований к обработке данных.

Совокупность этих ключевых моментов будет определять, какими будут системы рекомендаций в ближайшее время.

Генеративный ИИ откроет новые возможности для создания персонализированного контента. Системы смогут не только рекомендовать существующий контент,
но и генерировать уникальные тексты, изображения, музыку для каждого пользователя.

Мультимодальные рекомендации будут анализировать текст, изображения, видео
и аудио одновременно для более глубокого понимания предпочтений пользователей.

В ближайшие годы мы увидим, как привычные алгоритмы рекомендаций будут расширяться за счёт новых технологий. Это затронет не только то, что система предлагает пользователю, но и как она это делает.

Ниже несколько ключевых направлений:

• Conversational рекомендации

Чат-боты и голосовые ассистенты будут предлагать рекомендации в формате диалога, уточняя предпочтения пользователей.

• Federated Learning

Позволит обучать модели на данных пользователей прямо на устройствах пользователя, обеспечивая лучшую приватность.

• Real-time персонализация

Системы будут мгновенно адаптироваться к изменениям в поведении пользователей,
а именно реагировать на каждый просмотр, клик или покупку.

• Гиперперсонализация

Системы будут учитывать контекст в реальном времени: местоположение, погоду, настроение, социальные события. Рекомендации станут более точными
и своевременными.