Метою статті стало визначення того, яким чином об'єднання даних про кросплатформну поведінку може підвищити точність рекомендаційних систем. Для цього було проведено аналіз сучасних алгоритмів машинного навчання та методів обробки великих даних, що дозволяє ефективно інтегрувати інформацію з різних джерел. У дослідженні використано алгоритми кластеризації та нейронних мереж, що дозволило виявити шаблони поведінки користувачів у кросплатформенних середовищах. Отримані результати свідчать, що інтеграція кросплатформних даних покращує точність персоналізованих рекомендацій на 15-30 %, що перевищує показники традиційних, одноплатформенних підходів. Крім того, з'ясовано, що аналіз соціальних взаємодій та мережевих ефектів може значно підвищити ефективність рекомендаційних систем у кросплатформному середовищі, оскільки враховує додаткові аспекти взаємодії користувачів. Стаття також звертає увагу на аспекти конфіденційності, пропонуючи огляд сучасних підходів до захисту особистих даних, які зберігають високу якість рекомендацій.