Персональные рекомендации во ВКонтакте, как и во многих других крупных технологических компаниях, строятся на основе алгоритмов машинного обучения, которые анализируют поведение пользователей и предсказывают релевантность того или иного контента.

Каждая рекомендательная система использует свой набор признаков, на основе которых формируется предположение о релевантности контента для конкретного пользователя. Кроме того, критерии релевантности в каждой системе определяются по-разному.

Например, система рекомендаций историй оценивает релевантность с точки зрения вероятности того, что пользователь: откроет истории определённого автора или сообщества, поставит лайк, отправит сообщение или реакцию.

В то же время система рекомендаций друзей максимизирует вероятность добавления в друзья и минимизирует вероятность скрытия предложенного человека из блока рекомендаций.

Один из ключевых алгоритмов, используемых в рекомендательных системах VK — алгоритм коллаборативной фильтрации. Он предсказывает, какой контент вам понравится, анализируя ваши предыдущие просмотры и взаимодействия, а также учитывая схожие вкусы других пользователей.

Повлиять на работу алгоритмов можно, но косвенно — через взаимодействие с определённым типом контента. Например, если вы начнёте активно ставить лайки в VK Клипах на кулинарные ролики, со временем таких рекомендаций в вашей ленте станет больше.