在數位內容爆炸的時代，推薦系統（Recommendation Systems）成為串流影音與音樂平台的核心技術。YouTube、Netflix 與 Spotify 皆依賴人工智慧演算法，透過分析使用者的行為數據與偏好，提供個人化的內容建議，藉此提升使用體驗與平台黏著度。

以 YouTube 為例，其推薦系統結合點擊紀錄、觀看時長與互動數據，透過深度學習模型預測使用者可能感興趣的影片，形成「無限播放」的使用模式。Netflix 則運用協同過濾（Collaborative Filtering）與內容分析（Content-Based Filtering），依據觀影歷史、評分與相似族群的行為，精準推送符合個人喜好的影視作品，成為影響觀影決策的重要因素。Spotify 的音樂推薦則著重於音訊特徵分析與使用者播放清單的模式比對，其著名的「Discover Weekly」播放清單即透過混合式演算法（Hybrid Models），結合個人偏好與群體數據，為聽眾提供高度個人化的音樂體驗。

這些推薦系統的共同價值在於有效降低資訊過載，讓使用者在龐大內容中迅速找到感興趣的項目。然而，其背後也存在「資訊茧房」與「過度依賴演算法」的風險，可能限制使用者接觸多元內容。未來的挑戰在於如何兼顧精準度與多樣性，並在保障使用者隱私的前提下，持續優化推薦效果。