Este documento discute técnicas de recomendação de conteúdo usando machine learning. Ele descreve como algoritmos como collaborative filtering e fatores latentes podem ser usados para prever preferências de usuários baseado em dados como porcentagem de scroll e tempo na página. Ele também discute métricas como precisão, recall e F-measure para avaliar os modelos, e como testes AB podem ser usados para comparar algoritmos.