Как проектировать систему рекомендаций или подбора контента с учётом пользовательских предпочтений?

Обычно система рекомендаций делится на этапы: сбор событий, построение профиля пользователя, генерация кандидатов и ранжирование. Тяжёлая аналитика и обучение/подбор параметров выполняются оффлайн, а в онлайне сервис быстро берёт готовых кандидатов и сортирует их по простым признакам. Важно продумать хранение событий и агрегаций (часто аналитическое хранилище), а также кеш и предрасчёт, чтобы уложиться в latency. Ещё нужны правила “холодного старта”, фильтры (блок-листы, категории) и измерение качества через A/B тесты.