A web 3.0 szolgáltatások központi technológiáját az ajánlórendszerek képezik, amelyek képesek előre jelezni egy felhasználó adott objektummal kapcsolatos véleményét. Az ajánlórendszerekkel kapcsolatos modern kutatások ma elsősorban a szolgáltatás keretében összegyűjtött naplóadatok alapján, gépi tanulási módszerekkel jelzik előre a felhasználó érdeklődését - olvasható a fejlesztők közleményében.
 

A négytagú magyar konzorcium - a Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézete, a Kossuth Kiadó Zrt., az ESTÉRT Hirdetés Értékesítő Kft. és a HiiLab Kutatás-fejlesztő Nonprofit Kft. - közös projektjének célja, hogy tovább fejlessze az online könyvkiadói szolgáltatásokat, és ezeket technológiai szempontból újgenerációs ajánlórendszerekkel erősítse meg az emberi viselkedés modellezésével kapcsolatos legújabb tudományos kutatási eredmények felhasználásával.
 

A fejlesztők a valós és online világ viselkedési mintázatainak elemzésével, a tartalomszolgáltatással és értékesítéssel foglalkozó kutatók és vállalkozások együttműködésében, úgynevezett Big Data (nagy mennyiségű adatot feldolgozó) technológiákra alapozva dolgozzák ki és valósítják meg az új elemzési módszertanokat.
 

A web 3.0 alkalmazások alapjait a közösség által létrehozott tartalmakra és a kollaboratív szűrésre épített ajánlórendszerek biztosítják, így az olyan, jelenleg működő web 2.0 tartalmak, mint a blogok, videomegosztó csatornák vagy a wikipedia, mesterséges intelligenciával támogatott továbbfejlődése várható a web 3.0-tól.
 

A magyar projekt január 1-jén kezdődött, és 2015. december 31-én zárul. A fejlesztést a résztvevők a Kutatási és Technológiai Innovációs Alaptól származó, valamint saját erővel kiegészített finanszírozás keretében valósítják meg több mint 435 millió forintból.