Рекомендательные системы, работающие на основе искусственного интеллекта, стали важной частью цифрового мира. Их использование охватывает множество сфер: от стриминговых платформ (YouTube, Netflix) и музыкальных сервисов (Spotify, Apple Music) до интернет-магазинов (Amazon, Ozon) и социальных сетей (Facebook, Instagram) [1–4]. Главная задача таких систем — анализировать предпочтения пользователей и предлагать персонализированный контент.
Рекомендации оказывают двоякое влияние: они упрощают поиск нужного контента, но также активно формируют новые вкусы и привычки. По мере внедрения таких технологий возникают вопросы о прозрачности алгоритмов, защите данных и возможной манипуляции предпочтениями пользователей [2–7].
В данной статье будут рассмотрены основные принципы работы рекомендательных систем, их влияние на формирование новых предпочтений, а также вызовы и перспективы, связанные с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в этой области.
Рекомендательные системы работают на основе анализа больших объемов данных, используя различные алгоритмы. Среди них можно выделить такие:
• коллаборативная фильтрация — основана на предположении, что пользователи со схожими интересами предпочтут похожий контент [1];
• контентная фильтрация — использует характеристики контента, такие как жанры фильмов, описания товаров или музыкальные метаданные [2];
• гибридные методы — комбинируют преимущества первых двух подходов, обеспечивая более точные и персонализированные рекомендации [3].
На рис. 1 представлена схема работы рекомендательной системы, включающая этапы сбора данных, анализа и генерации рекомендаций.
Рекомендательные системы не просто адаптируются под текущие вкусы пользователя, но и активно формируют их. Это достигается за счет предоставления контента, который пользователь ранее не рассматривал, но который может его заинтересовать. Например, музыкальные платформы (Spotify, Я. Музыка). Рекомендательные алгоритмы предлагают новые треки и жанры на основе прослушанной музыки. Например, пользователь, слушающий поп-музыку, может получить рекомендации джаза или инди-попа, которые совпадают с его стилем по настроению, но являются для него новыми [5]. Кроме этого — стриминговые сервисы (Netflix, Кинопоиск). Предлагая контент, который пользователь никогда ранее не смотрел, платформы открывают новые жанры, режиссеров или даже форматы. Например, после просмотра комедий алгоритм может предложить документальные фильмы с юмористическим уклоном [4, 8] и интернет-магазины (Amazon, Ozon). Алгоритмы анализируют предыдущие покупки и предлагают товары, которые пользователь не рассматривал. Например, покупка кофемашины может сопровождаться предложением редких сортов кофе, книг о кофе или аксессуаров [9].